WWW.DOC.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Различные документы
 

«Прогнозные коммерческие расчеты и анализ рисков на Fuzzy for Excel Данная книга является электронной копией книги, выпущенной сотрудниками компании ИНЭКС (позже преобразована в консалтинговую ...»

Виктор Бочарников

Сергей Свешников*

Степан Возняк

Прогнозные коммерческие расчеты

и анализ рисков на

Fuzzy for Excel

Данная книга является электронной копией книги, выпущенной сотрудниками

компании "ИНЭКС" (позже преобразована в консалтинговую группу "INEXFT") в 1999 году по использованию Fuzzy for Excel версии 1. На сегодня

актуальна версия 4, которая сохранила идею построения программы и

дополнена рядом функций и инструментов. Подробное описание версии 4

читатели могут найти на сайте www.inex-ft.com.ua. К этой электронной копии прилагается книга MS Excel с примерами решения рассмотренных здесь задач.

Киев - 1999 г.

* sveshnikovsv@yandex.ru Fuzzy for Excel V 1.0 ББК 65.053 Б 77 Б 77 Бочарников В.П., Свешников С.В., Возняк С.Н. Прогнозные коммерческие расчеты и анализ рисков на Fuzzy for Excel. - К.:

1999. - 152 с.

ISBN 966-95104-1-4 В книге рассмотрены вопросы практического применения программного продукта Fuzzy for Excel V.1.0., разработанного фирмой ИНЭКС (Украина) для проведения прогнозных коммерческих расчетов в условиях объективной и субъективной неопределенности. Особое внимание уделено вопросам влияния неопределенности при прогнозировании на появление рисков коммерческих проектов. Моделирование неопределенности реализуется на базе перспективных подходов Fuzzy-технологии, и в частности при использовании нечетких чисел. Рассматривается триада «прогноз-неопределенность-риск». Приведены практические примеры применения расчетов на Fuzzy for Excel V.1.0. в условиях неопределенности рынка, процентных ставок, курсов валют.



© Бочарников В.П., Свешников С.В., Возняк С.Н., 1999 г.

© Консалтинговая фирма «ИНЭКС».

Запрещается полное или частичное воспроизведение данного издания любым способом без согласия авторов.

© «ИНЭКС» 2 Fuzzy for Excel V 1.0 Содержание От авторов 6 Часть 1. Неопределенность в прогнозе и анализе 9 рисков

1. Прогноз. Неопределенность. Риск. 10

2. Как учесть неопределенность в 16 прогнозных расчетах?

3. Fuzzy for Excel V 1.0 - инструмент для 23 проведения прогнозных расчетов в условиях неопределенности Часть 2. Примеры прогнозных расчетов на Fuzzy 31 for Excel V 1.0

1. Прогнозные коммерческие расчеты и 32 анализ рисков в условиях

–  –  –

1.3. Прогноз оптимального размера заказа и 45 оценка риска дополнительных потерь

1.4. Прогнозные оценки общего развития 51 рынка на основе индекса цен и инфляционный риск

2. Прогнозные коммерческие расчеты и 57 анализ рисков в условиях неопределенности будущих процентных ставок и административно-налоговой ситуации

2.1. Прогноз аннуитета и риск увеличения 57 срока окупаемости

2.2. Прогноз фактической стоимости проекта 62 и риск невыгодного инвестирования

–  –  –

3.1. Прогноз себестоимости импортного 69 товара и валютный риск ценовой неконкурентности

3.2. Прогноз потребного объема валюты для 74 расчета по коммерческой сделке и валютный риск связанный с формой оплаты

–  –  –

От авторов Не зря гласит народная мудрость:

- «Семь раз отмерь, один раз отрежь». Именно так необходимо поступать при начале реализации любого коммерческого проекта, а тем более нового, ранее не проводимого в компании. Реализация этого мудрого совета на практике предполагает всестороннее прогнозирование будущего результата проекта. При этом принятие коммерческого решения всегда, явно или неявно, предполагает получение ответа на два основных, тесно связанных вопроса:

-«Какова эффективность, или что будет в результате реализации проекта? Каков риск недостижения этого результата?» Ответить на эти вопросы невозможно без проведения, хотя бы приблизительных, прогнозных расчетов.

Написание данной работы планировалось уже несколько лет.

Необходимость этого определялась тем, что практика проведения реальных прогнозных расчетов каждый раз показывала необходимость всестороннего учета различных факторов неопределенности при оценке, планировании и управлении коммерческими проектами. Реальность такова, что влияние факторов неопределенности на проект приводит к возникновению непредвиденных ситуаций, приводящих к неожиданным потерям, убыткам, даже в тех проектах, которые на первый взгляд должны были бы быть благополучными для компании.

Существующие методы, описывающие неопределенность лишь в качестве распределений вероятности, оказались в очень большом количестве случаев явно идеализированными. Это не преминуло сказаться на доверии к оценкам, получаемым в результате прогнозных расчетов. Результаты были часто неверны. И здесь, естественно, © «ИНЭКС» 6 Fuzzy for Excel V 1.0 возникло мнение, что все экономические расчеты, а тем более прогнозные слишком академичны и далеки от практики. Лучше работать по старинке, на интуиции. Причины лежали в сложностях формализации неопределенных, нечетких данных, которые носили зачастую нестатистический характер.

В фирме ИНЭКС вот уже ряд лет используется в дополнении к классическим подходам для проведения прогнозных расчетов подход на основе Fuzzy-технологии. Это перспективное направление, позволяющее формализовывать ранее неформализуемые исходные данные, проводить расчеты и оценки в условиях неопределенности. В фирме на основе Fuzzy-технологии был создан ряд программных комплексов, которые успешно используются при проведении прогнозных расчетов, оценке и выборе различных проектов, прогнозе курсов валют, моделировании макро и микроэкономических процессов, реализации системы риск-менеджмента.

В настоящей работе предлагается более тесно ознакомиться с одним из серии программных продуктов компании ИНЭКС - Fuzzy for Excel V. 1.0. В основе его алгоритмического обеспечения лежат авторские алгоритмы обработки нечетких чисел. Цель данной работы показать на достаточно простых примерах эффективность использования Fuzzy-технологии при решении реально возникающих прогнозных расчетах. Особо следует рассмотреть предоставляемые возможности оценки рисков, которые порождаются исходной и текущей неопределенностью коммерческих проектов.

Книга состоит из двух частей. В первой дан необходимый минимальный объем информации по нечетким числам и возможностям Fuzzy for Excel V 1.0 для проведения прогнозных расчетов. Во второй части даны три группы примеров расчетов в условиях неопределенности исходных числовых параметров коммерческих проектов. Предложенный материал не претендует на всеобщий охват возможных прогнозных задач. Приведенные примеры

–  –  –

преследуют цель показать возможность проведения данных расчетов при торговых операциях, производстве, инвестировании, банковской деятельности.

Авторы выражают глубокую признательность за содействие в подготовке материала Генеральному директору компании «ИНЭКС»

Захарову Константину Валентиновичу, а также Цыганку Александру Владимировичу за помощь в подготовке материала к изданию.

–  –  –

1. Прогноз. Неопределенность. Риск В вашей компании планируется реализовать некоторый коммерческий проект. При этом вне зависимости от сущности проекта (будь-то торговая операция, или банковский кредит и т.п.) перед началом его реализации необходимо ответить на ключевой вопрос:

А стоит ли вообще реализовывать данный коммерческий проект?

Если рассмотреть данный вопрос детально, то придется ответить еще на целую группу вопросов:

Если реализовывать проект, то каков будущий результат?

Если начинать работать, то какие риски нас подстерегают?

Если делать что либо, то что и каким образом?...

Каждый из этих вопросов тянет за собой новые вопросы и их пирамида будет расти с угрожающей быстротой. А каждый вопрос требует некоторого знания о будущем коммерческого проекта.

Ответить на эти вопросы - значить получить информацию о будущем, то есть предвидеть [1], что предполагает необходимость:

· с одной стороны предсказать, то есть в той или иной форме описать возможные или желаемые перспективы, состояния, решения проблемного будущего;

· с другой стороны предуказать решение проблем будущего с использованием информации об этом будущем для целенаправленной деятельности по реализации коммерческого проекта.

Таким образом, на основе предсказания имеется возможность определить некоторые перспективы реализации коммерческого

–  –  –





проекта и на основании их выстроить правильное решение, позволяющее получить максимальную выгоду от рассматриваемого проекта.

Итак, проект еще не начался, а для обоснования принятия решения надо предсказать его ход и возможные исходы. Наиболее распространенным сегодня является интуитивный подход, то есть подход на основе предчувствий, предвосхищения, предугадывания, построенного в соответствии с жизненным опытом, аналогиями и т.д.

Однако сегодня, как показал опыт последних лет, в условиях серьезной нестабильности экономической ситуации в Украине резко увеличилось количество «неудачных» проектов, что приводит к непредвиденным убыткам, «замораживанию» проектов, ранее считавшихся перспективными, сворачиванию деятельности компаний по отдельным направлениям.

Альтернативным подходом можно считать прогноз, как определение наиболее ожидаемого, научно-обоснованного суждения о перспективах, возможных состояниях коммерческого проекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках его осуществления.

Важно подчеркнуть, что предсказание и предуказание тесно связаны между собой. Без учета этой связи невозможно понять сущности прогнозирования, его действительное соотношение с управлением.

Если в предуказании будет преобладать волевое начало, то не исключены волюнтаристические, субъективистские решения с повышенным риском неоптимальности и несостоятельности. В связи с этим оказывается полезным преобладание при прогнозе объективного, исследовательского начала для обеспечения научной обоснованности и повышенного уровня ожидаемой эффективности принимаемых решений. В данном случае немаловажную роль играет возможность проведения моделирования и прогнозных расчетов.

© «ИНЭКС» 11 Fuzzy for Excel V 1.0 Как показала практика, прогнозы и соответствующие прогнозные расчеты должны предшествовать планам реализации коммерческих проектов, давать оценку хода, последствий выполнения (или невыполнения) планов, охватывать все, что не поддается планированию, решению.

Опыт показал, что в основе прогнозирования лежат три взаимодополняющих источника информации о будущем:

· оценка перспектив развития, будущего состояния прогнозируемого коммерческого проекта на основе опыта, чаще всего при помощи аналогии с достаточно хорошо известными сходными явлениями и процессами;

· экстраполяция (продолжение в будущее) тенденций реализации проекта, закономерности развития которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны;

· моделирование будущего состояния коммерческого проекта, построенная сообразно ожидаемым или желательным событиям (изменениям условий), перспективы появления и возможного которых могут быть оценены.

Посредством данных источников информации для получения обоснованных прогнозов должна быть получена конкретная информация о макро и микроэкономических условиях реализации проекта.

Однако, как очевидно из анализа источников информации о будущих состояниях и перспективах реализации проекта, самому прогнозу и его составляющим присуща высокая степень неопределенности как исходных, текущих факторов и условий, так и ожидаемых конечных результатов по проекту. Неопределенность прогноза и его составляющих является неотъемлемой характеристикой прогноза.

Именно этот факт и предопределяет существенную сложность и

–  –  –

проблематичность реализации научно обоснованных прогнозов и прогнозных расчетов в коммерции и банковском деле.

Анализ показал, что действующие на коммерческий проект макро и микро экономические факторы неопределенности при попытке моделирования реализации проекта могут быть сведены в четыре основные группы [2]:

· факторы, обуславливающие неопределенность исходных условий, характеристик проведения коммерческого проекта, которые могут быть выбраны или изменены при проектировании операции, сделки и т.д. (управляемые характеристики);

· факторы, обуславливающие неопределенность исходных и текущих внешних, возмущающих условий, влияющих на эффективность проведения проекта;

· факторы неопределенности, непосредственно связанные с характером, вариантом и моделью реализации проекта;

· факторы, обуславливающие неопределенность желаемых, целевых условий.

При этом, в конкретной модели коммерческого проекта, использующейся для проведения прогнозных расчетов указанные факторы неопределенности проявляются в виде неопределенности отдельных параметров проекта. Следует отметить, что, вообще то говоря, неопределенность касается не только числовых параметров проекта (цен, количества, процентов и т.д.), но и качественно выраженных (варианты, предпочтения и др.) Однако, с точки зрения проведения прогнозных расчетов, лежащих в основе техникоэкономического и финансового обоснования проекта первостепенную роль играют числовые параметры.

При этом влияние факторов неопределенности на числовые параметры проекта условно можно разбить на три группы, которое проявляется в виде:

© «ИНЭКС» 13 Fuzzy for Excel V 1.0 · неопределенности рыночной ситуации, проявляющейся в нечеткости исходных и текущих количественных параметров проекта (цены покупки и продажи, количество реализованных товаров и услуг, дополнительные и непредвиденные расходы и т.д.);

· неопределенности процентных ставок, налоговых и административных условий и т.д.;

· неопределенности будущих курсов валют, ценных бумаг;

Более детальный анализ влияющих на проект факторов неопределенности позволяет констатировать, что именно они выступают в качестве факторов коммерческого риска проекта, именно они приводят к риску как опасности потерь ресурсов предприятия, недополучения им доходов или появления дополнительных расходов [2]. Риск при проведении коммерческих проектов, в случае неблагоприятной реализации факторов риска, связанных с неопределенностью, проявляется в виде некоторого отклонения показателя эффективности от желаемого или наиболее приемлемого его значения.

Таким образом, умение прогнозировать позволяет оценить природу, возможность появления, размеры рисков, сопровождающих коммерческий проект, найти правильное решение по их минимизации и тем самым обеспечить максимальную эффективность будущего проекта.

Исходя из сказанного можно констатировать следующую неразрывную связь трех категорий, учет которых абсолютно необходим при принятии решения на начало реализации любого коммерческого проекта, а именно:

«ПРОГНОЗ - НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ - РИСК»

–  –  –

Именно на вопросы проведения прогнозных расчетов будущей эффективности коммерческих проектов в условиях объективной и субъективной неопределенности и анализа рисков через призму триады «прогноз - неопределенность - риск» направлено изложение дальнейшего материала.

–  –  –

Ключевым в триаде «прогноз - неопределенность - риск» при проведении прогнозных расчетов является проявление неопределенности числовых параметров проводимого или планируемого проекта. То есть если мы хотим при проведении прогнозов учесть факторы неопределенности обуславливающие риск по некоторому показателю эффективности мы неминуемо наталкиваемся на проблему формального представления неопределенных прогнозных числовых значений, определяющих проект и проведение с ними соответствующих расчетов.

Существующие строгие математические подходы оказались неспособными учесть все возможное разнообразие видов неопределенности реальной жизни, что и послужило росту недоверия к получаемым на их основе прогнозных оценок и решений.

Круг замкнулся. С одной стороны для принятия эффективного решения по коммерческому проекту необходим прогноз ситуации на основе точно выверенных прогнозных расчетов, с другой стороны есть проблемы по учету в этих расчетах вездесущей неопределенности.

Ситуация значительно осложняется тем, что неопределенность, присущая коммерческим проектам далеко не всегда имеет под собой статистическую природу. Объяснений этому факту множество. Вопервых, при планировании проекта надо пытаться учесть события макрополитического и макроэкономического влияния, что совершенно не статистическим образом влияет на изменение, например, налоговой ситуации в будущем. Во-вторых, при планировании и подготовке нового проекта, не имеющего прямых аналогов, в принципе отсутствует какая либо статистика, В-третьих, нельзя не учитывать и

–  –  –

массу субъективных факторов реализации проекта и многое другое. А все это порождает неопределенность прогноза, а следовательно и риск реализации проекта.

Следовательно при моделировании и проведении прогнозных коммерческих расчетов необходимо формально описать будущие, прогнозные значения отдельных параметров проекта, которые имеют разнородную природу неопределенности. На сегодняшний день существует подход к формализации неопределенных данных на основе использования теории нечетких мер и множеств. Данный подход, как показано в работе [3], позволяет рассматривать с единых математических позиций неопределенные данные как вероятностной природы, так и других видов неопределенности.

Рассмотрение конкретных математических нюансов в области использования указанного выше математического подхода не является содержанием данной работы. С точки зрения практического использования нечетких мер и множеств при проведении прогнозных расчетов здесь отметим лишь следующее. При оценке неопределенного, прогнозного значения числового параметра коммерческого проекта могут быть использованы так называемые нечеткие числа, которые наиболее простым способом (хотя требующим необходимой предварительной подготовки и практических навыков) могут быть определены экспертным путем. На сегодняшний день существуют и другие, более строгие в математическом смысле, подходы к определению нечетких чисел, которые могут выражать неопределенные прогнозные значения числовых параметров проекта. Таким образом, прогнозное значение нечеткого числового параметра проекта может быть описано некоторым нечетким числом.

Что же из себя представляет такое нечеткое число и какую смысловую нагрузку оно может иметь ?

–  –  –

Математика, равно как и любая другая теория, есть лишь идеализированный слепок с реального мира. Если мы говорим, что какой-либо параметр имеет строго определенное значение (например, 10), это надо понимать так, что мы строго уверены в значении данной величины. Но на самом деле, значение параметра проекта, как уже отмечалось ранее, зависит от множества различных факторов, влияние которых человек может оценить лишь приближенно, используя свой опыт и (или) какие-то собственные соображения, интуицию и так далее. Иначе говоря, вполне естественно вводится понятие уверенности в значении оцениваемого параметра. Именно такое представление чисел расширяет возможности обычной математики потому, что любое обычное число есть нечеткое число с полной уверенностью в одном из возможных значений.

Если с обычной числовой осью (осью вещественных чисел) связать ось уверенности в значении числа и каждому значению на числовой оси присвоить некоторое значение уверенности (от 0 до 1), в результате получится график, представляющий функцию уверенности в том, что рассматриваемая величина примет то или иное значение.

Этот график и называется нечетким числом.

Для иллюстрации различных трактовок нечетких чисел приведем несколько простых примеров.

–  –  –

Как видно, каждое нечеткое число имеет свою интерпретацию, определяемую теми факторами, которые влияют на оцениваемую величину. Очевидно, что варианты формального представления нечетких чисел можно продолжать и далее. Все зависит от того, насколько осознаются исходные прогнозные данные для расчетов и насколько своеобразны исходные знания о прогнозируемом проекте.

В настоящее время широко распространен подход к прогнозному расчету на базе так называемого худшего и лучшего вариантов реализации проекта, то есть с минимально и максимально

–  –  –

возможными значениями. Но тогда не возможно определить распределения уверенности между этими значениями. На практике же очень важно знать, к какой границе склоняется «основная масса уверенности». Кроме того, такого рода интервальные прогнозные оценки в конкретных расчетах приводят к далеко не практичным результатам. Уж больно велик разброс возможных значений результата. Например, попробуем 10 раз умножить число «от 2 до 3»

на само себя. В результате получиться интервал «от 1024 до 177147».

Как видно, интервал достаточно велик. Пусть максимальное число будет 100%. Тогда разброс ожидаемого результата составит 99.422%, те есть практически полная неопределенность конечного результата. В реальных расчетах числа сотни и тысячи раз подвергаются арифметическим операциям. Можно предположить, к каким результатам приведет использование этой методики.

Однако, часто на практике для принятия решения целесообразно пользоваться не всем распределением уверенности нечеткого числа, а лишь его характеристиками. В частности при прогнозных расчетах можно использовать четыре характеристики нечетких чисел (рис.

1.):

1. число с максимальной степенью уверенности;

2. центр тяжести распределения уверенности;

3. минимальное значение числа по заданному уровню уверенности;

4. максимальное значение числа также по заданному уровню уверенности.

–  –  –

На графике нечеткого числа отображается уровень уверенности (горизонтальная линия), значение которого отсекает на числовой оси те числовые значения, которые имеют малую уверенность, с точки зрения проводимого прогнозного расчета. Уровень уверенности не сказывается на результатах проводимых вычислений, он используется при анализе результирующих нечетких чисел.

На рис.1 вверху по центру отображается число с максимальной степенью уверенности. Внизу по центру отображается число, которое является центром тяжести графика. Это наиболее возможное значение нечеткого числа. Другими словами, это то значение, которое примет нечеткое число, если уравновесить все факторы, играющие в сторону уменьшения с факторами, играющими в сторону увеличения значения числового параметра. Внизу слева отображается минимальное значение числа по заданному уровню уверенности. Внизу справа отображается максимальное значение числа также по заданному уровню уверенности.

Для понимания дальнейшего изложения материала по оценке и анализу коммерческих рисков при прогнозных расчетах следует рассмотреть еще одну характеристику нечетких чисел, а именно рискфункцию нечеткого числа. Она трактуется как возможность того, что значение величины на числовой оси превысит значение нечеткого числа.

В соответствии с этим, риск-функция имеет две области:

· область риска, в которой риск-функция изменяется от 0 до 1;

· область устойчивости (уверенности), в которой риск-функция изменяется от 0 до -1.

Если при анализе результата интересует возможность того, что значение величины на числовой оси не превысит значение, отражаемое нечетким числом, области риска и устойчивости меняются местами. График риск-функции нечеткого числа показан на рис 2.

–  –  –

Таким образом, для учета неопределенности при прогнозных коммерческих расчетах можно использовать нечеткие числа. Однако, для проведения указанных расчетов необходимо иметь специализированные инструменты, программные продукты. На сегодняшний день расчеты с нечеткими числами можно проводить при использовании программных продуктов FC (Fuzzy Calculator) V.2.1 (Приложение) и FE (Fuzzy for Excel) V.1.0., разработанных специалистами компании «ИНЭКС» (Украина). Данные программные продукты уже несколько лет успешно применяются для проведения прогнозных расчетов коммерческих проектов.

Далее более подробно остановимся на использовании FE (Fuzzy for Excel) V.1.0. при разнообразных прогнозных расчетах. Конкретные примеры возможных постановок задач взяты с работ [4, 5].

–  –  –

Fuzzy for Excel V 1.0 - инструмент для проведения прогнозных расчетов в условиях неопределенности FE представляет собой программный продукт для расчетов с использованием нечетких чисел, о которых говорилось в предыдущем пункте, непосредственно в среде Microsoft Excel 7.0. FE обеспечивает расширение функциональных возможностей Excel в область чисел, о значении которых можно рассуждать лишь приблизительно. Как показали фундаментальные исследования, точность таких расчетов может быть обеспечена только при использовании соответствующих алгоритмов выполнения арифметических операций. В основу FE были положены апробированные во многих областях и научно обоснованные уникальные авторские алгоритмы расчетов с нечеткими числами.

FE выполнен в виде обычной надстройки Excel и не требует какихлибо специфических знаний нечеткой математики. Понятия и правила FE скрыты от пользователя. Необходимо лишь понимание того, что такое нечеткое число, какую смысловую нагрузку оно может нести и как может трактоваться.

Простота работы с FE обеспечивается за счет того, что используются всего три функции, доступные пользователю (показано ниже).

Правила вызова этих функций и задания аргументов просты и привычны пользователю Excel. Они будут описаны ниже. Внешний вид головной панели FE представлен на рис. 3 и практически не отличается от обычного Excel.

–  –  –

Единственным отличием для пользователя является введение пункта меню «Fuzzy», позволяющем осуществить манипулирование с нечеткими числами в среде FE.

Для задания нечеткого числа в ячейке FE используется два подхода, реализованных в виде двух встроенных функций:

1. FuzzyAuto - обеспечивает автоматическое формирование нечеткого числа c семантикой (определенным смыслом) «около» («Near»).

–  –  –

Например, для задания числа «около 5» достаточно ввести «=FuzzyAuto("Near", 5)». Введение числа «около» Х осуществляется либо через главное меню «Fuzzy», «Make auto number...», либо через соответствующую кнопку быстрого доступа. Ввод числа производится в окне рис. 4.

Рисунок 4 - Ввод «автоматического» нечеткого числа «около 5»

2. FuzzyHand - обеспечивает формирование числа произвольной семантики. Например, для задания двухмодального числа с семантикой "3 или 5" достаточно в ячейке Excel ввести "=FuzzyHand("2,3,4,5,8","0.1,0.7,0.2,0.8,0.07")". Введение данного нечеткого числа осуществляется также через главное меню «Fuzzy», «Make hand number...», или через соответствующую кнопку быстрого доступа в окне рис 5.

–  –  –

Заметим, что трактовка данного числа может быть другая (в зависимости от представлений пользователя). Как видно, при данном способе задания чисел, требуется каждой компоненте числа присвоить степень уверенности. Количество компонент, разделенных запятыми в обоих аргументах должно совпадать и не превышать 21. Очевидно, что при «ручном» вводе нечетких прогнозных значений параметров проекта могут быть смоделированы различные семантические конструкции сообразно с условиями решаемой задачи.

Все вводимые нечеткие числа могут быть как целыми, так и дробными, отрицательными и положительными. Введенные и рассчитанные нечеткие числа отображаются в специальном окне (рис.6), где отображается и их риск-функции.

–  –  –

Над введенными в FE нечеткими числами могут быть произведены пять основных арифметических операций, а именно:

· "+" - сложение;

· "-" - вычитание;

· "*" - умножение;

· "\" - деление и · "^" - операцию возведения в целую положительную степень.

Для проведения прогнозных расчетов в FE используется третья функция FuzzyFormula, которая обеспечивает выполнение арифметических операций с нечеткими числами. Она имеет один аргумент, принимаемый в виде строки. Аргумент может содержать имена ячеек Excel текущего рабочего листа, обычные числа и выполняемые над ними операции. Например, в ячейке Excel можно задать следующее выражение: "=FuzzyFormula("(A1+1)*B2")". Внутри кавычек в данной функции хотя бы один операнд должен быть сформирован одной из трех ранее описанных функций FE.

Все используемые в функциях числа могут быть как целыми, так и дробными, отрицательными и положительными за исключением степени, которая может быть только целым, четким числом.

Для задания функции FuzzyFormula можно использовать стандартный инструментарий Excel, однако для удобства ввода целесообразно использовать соответствующее окно (рис. 7.)

–  –  –

Для настройки в FE используются две опции, которые сохраняются и восстанавливаются автоматически при завершении работы Excel.

Первая из них определяет, какою из характеристик нечеткого числа отображать в ячейку Excel после расчета значений функций (рис. 8).

–  –  –

· центр тяжести нечеткого числа (наиболее возможное значение);

· число с максимальным уровнем уверенности;

· минимальное число по заданному уровню;

· максимальное число по заданному уровню.

Вторая опция FE устанавливает значение уровня уверенности (смотри описание нечетких чисел), которая вводится в FE в окне рис. 9.

Рисунок 9 - Установка уровня уверенности

При работе в FE при прогнозных расчетах с использованием нечетких функцией могут возникать следующие ошибки:

· "Syntacs error" - синтаксическая ошибка;

· "Unpaired brackets" - непарные скобки;

· "Cell of memory is not defined" - не определена (сформирована) ячейка;

· "Unknown expression" - недопустимое выражение;

· "Cell of memory is not finded" - не найдена ячейка;

· "Invalid name of variables" - недопустимое имя переменной;

· "Division on null" - деление на четкий ноль;

· "Raising to the null power" - возведение в нулевую степень;

· "Invalid raising to the power" - неправильное возведение в степень;

· "Raising to the fuzzy power" - возведение в нечеткую степень;

· "Result is very large" - результат очень большой;

· "Arithmetic’s error" - ошибка арифметики.

–  –  –

FE снабжен стандартной системой помощи для Windows приложений, позволяющей достаточно быстро освоить правила работы с программой.

Разработчиками программного продукта являются специалисты компании «ИНЭКС».

Таким образом, программный продукт FE обладает всеми необходимыми инструментальными возможностями для проведения прогнозных расчетов с нечеткими числами. Он расширяет возможности обычного Excel и обеспечивает эффективное моделирование будущих коммерческих проектов в условиях объективной и субъективной неопределенности.

–  –  –

Неопределенность:

· покупная цена;

· скидка Сколько будет стоить покупка? Ответ на поставщика;

данный вопрос может дать предварительная · Сконто калькуляция покупной цены товара. При этом поставщика;

· транспортные необходимо исходить из прогнозной покупной расходы. цены за вычетом скидки и сконто поставщика.

Иногда при покупке товара возникают и другие расходы, например, выплата риск превышения комиссионных торговому посреднику;

желаемой цены эти расходы должны быть оценены и суммированы с другими расходами. Транспортные расходы за провоз и доставку товара также могут быть при прогнозе не достаточно определенными. Их необходимо причислить к общим расходам. В результате этих расчетов с предварительными оценками затрат получается прогнозная полная или закупочная цена на товар, которая может быть оценена с точки зрения непревышения некоторой желаемой закупочной цены.

Наличие неопределенностей при данной коммерческой операции приводит к риску превышения желаемой закупочной цены.

© «ИНЭКС» 32 Fuzzy for Excel V 1.0 Пример Необходимо определить прогнозную закупочную цену 1 кг товара, расфасованного в 80 ящиках общим весом брутто 1480 кг. Вес одного ящика 1 кг. Ожидаемая цена товара составляет около 121 DM за 100 кг товара. Стоимость 1 ящика 1 DM. Прогнозируется, что поставщик может рассматривать возможность скидки не более 5% и сконто около 2%. Приобретение товара планируется без участи торгового посредника. Прогнозные расходы на транспортировку могут составить в пределах от 160 до 200 DM, наиболее ожидаемые транспортные расходы порядка 180 DM. Желаемая цена за 1 кг товара составляет

1.29 DM.

Решение

1. Представление неопределенных исходных данных по коммерческому проекту.

Ожидаемая цена товара составляет около 120 DM за 100 кг товара.

–  –  –

Скидки поставщика не более 5%.

Сконто поставщика около 2%.

Расходы на транспортировк у в пределах 160

- 200 DM, наиболее ожидаемые порядка 180 DM.

2. Схема прогнозной калькуляции закупочной цены приведена на рис.

10. (Здесь и в дальнейшем нечеткие числа обозначены подчеркиванием).

–  –  –

Рисунок 10 - Прогнозная калькуляция закупочной цены товара

3. Прогнозная оценка закупочной цены 1 кг товара определяется нечетким числом приведенным на рис. 11.

–  –  –

Рисунок 11 - Прогнозная оценка закупочной цены 1 кг товара Возможные значения разброса закупочной цены 1 кг товара при реализации рассмотренного коммерческого проекта при различных уровнях уверенности приведены в таблице 1.

–  –  –

4. Анализ риска Уровень риска превышения желаемой закупочной цены в 1.29 DM определяется из риск-функции, приведенной на рис. 12 и составляет величину порядка 0.196 (19,6 %)

–  –  –

Для определения влияния составляющих коммерческого риска в проекте рассматриваются факторы неопределенности исходных данных расчета (п.1 решения) при предположении, что остальные неопределенности проекта отсутствуют (значения других параметров определяются четко на уровне наиболее ожидаемых значений и составляют: цена - 121 DM, скидка - 5%, сконто - 2%, транспортные расходы 180 DM).

В таблице 2 и на рис. 13 дано распределение возможных рисков от влияния факторов неопределенности, порождающих общий риск проекта. Потери определяются как разница между желаемым значением цены 1 кг товара и ожидаемой ценой, рассчитанной при воздействии одного из факторов неопределенности. Уровень риска в этом случае находится аналогично рис. 12.

–  –  –

Рисунок 13 - Распределение составляющих риска из-за неопределенности параметров проекта Выводы · Наиболее ожидаемая цена 1 кг приобретаемого товара составляет

1.32 DM. При этом с уверенностью 80% можно сказать, что цена 1 кг будет лежать в диапазоне 1.30 - 1.34 DM.

· Риск того, что полученная закупочная цена 1 кг товара превысит желаемую закупочную цены 1.29 DM составляет величину 19.6 %.

Исследования составляющих коммерческого риска показало, что значительные потери в размере до 0.04 DM за 1 кг товара могут © «ИНЭКС» 38 Fuzzy for Excel V 1.0 быть вызваны в первую очередь в том случае, когда поставщик откажется дать скидку в 5%. Именно этот риск играет доминирующую роль в общей оценке риска. Однако рассматривая возможности снижения отдельных составляющих закупочной цены товара (транспорт, сконто, покупная цена) в рамках диапазона их неопределенности при прогнозных расчетах общий риск проекта может быть значительно снижен как по величине потерь (до 0.03 DM), так и по возможности появления данных потерь (с 0.888 до 0.196).

–  –  –

Пример Общая стоимость закупочной цены товара составляет 384 DM.

Прогнозируется, что торговая надбавка может составить около 16 %.

При этом, закладываемая в фактическую продажную цену дополнительная прибыль должна быть 5 %. Необходимо спрогнозировать возможность недополучения валовой прибыли при условии, что сконто для клиента составляет около 2%, розничная скидка от 15 до 20 %, что более ожидаемо, а предлагаемая клиентом

–  –  –

продажная цена товара 570 DM. Какова при этом наиболее ожидаемая калькуляционная надбавка.

Решение

1. Представление неопределенных исходных данных по коммерческому проекту.

Торговая надбавка составляет около 16 %.

Сконто для клиента около 2%.

Розничная скидка от 15 до 20 %, наиболее ожидаемая 20%.

–  –  –

Рисунок 14 - Прогнозная продажная цена товара При такой продажной цене товара валовая прибыль ожидается в размере 199 DM (рис.15), при калькуляционной надбавке порядка 51%.

–  –  –

4. Анализ риска Если клиентом предлагается приобретение товара по цене 570 DM, что соответствует средней рыночной цене, валовая прибыль должна составить 186 DM. Учитывая прогноз, величина ожидаемых потерь

–  –  –

Рисунок 17 - Оценка риск недополучения прибыли Выводы · Наиболее ожидаемая прогнозная продажная цена товара составляет 583 DM при этом ожидаемая прибыль составит 199 DM при калькуляционной надбавке 50.78%.

· Риск недополучения ожидаемой прибыли в связи с тем, что предлагаемая клиентом продажная цена товара 570 DM, составляет величину 40.2 %. Исходя из этого целесообразно рассмотреть возможность снижения затрат, что приведет к снижению общего уровня риска по коммерческому проекту.

–  –  –

Пример Необходимое количество предприятию единиц изделий составляет 2000 шт. Закупочная цена одной единицы составляет чуть больше 6 DM, постоянные расходы связанные с заказами ближе к 40 DM, норма

–  –  –

расходов хранения в пределах 10 - 12 %. Необходимо спрогнозировать оптимальный объем закупок, а также совокупные издержки, связанные с заказами и расходами на хранение; и определить риск превышения издержек в зависимости от числа заказов за период.

Решение

1. Представление неопределенных исходных данных по коммерческому проекту.

Расходы связанные с заказами (ближе к 40 DM).

Закупочная цена чуть больше 6 DM.

–  –  –

Рисунок 19 - Схема прогноза совокупных издержек

3. Результаты расчета Исходя из расчетов наиболее рациональный прогнозируемый объем закупок должен составить порядка 518 шт. (рис. 20).

–  –  –

Если исходить из того, что будет закупаться около 500 единиц товара, то общая стоимость издержек будет в пределах 313 DM (рис 21) Рисунок 21 - Прогнозируемая общая стоимость издержек

–  –  –

На рис. 22 приведены риски превышения общих издержек при различном количестве товара в заказе.

0.8 0.6 0.4 0.2 Рисунок 22 - Распределение рисков превышения издержек Выводы

–  –  –

· Как показали расчеты, наиболее оптимальным вариантом управления запасами является следующий: размер заказа составляет порядка 500 штук, при этом прогнозируемые издержки составят величину около 313 DM и число заказов за период равняется четырем.

· Анализ риска показал, что при увеличении или уменьшении числа заказов относительно оптимального растет риск превышения издержек. Оптимальный объем закупок достигается тогда, когда издержки, связанные с заказами, будут соизмеримыми со складскими затратами.

–  –  –

Пример Необходимо спрогнозировать индексы цен Лашперье и Пааше по трем видам товара на пять лет вперед, если прогнозные исходные данные приведены в табл. 4. Оценить уровень риска превышения инфляции 22%.

–  –  –

Решение

1. Исходные неопределенности для оценки. Отметим, что нечеткие числа типа «около» имеют вид аналогичный приведенным ранее примерам. Для товара А и В неопределенными являются количества реализованных товаров с распределениями отличными от семантики «около». Согласно табл. 4 эти данные могут быть представлены в следующем виде.

Количество товара А в отчетный год будет реализовано в пределах от 25 до 27 шт, последнее с большей возможностью.

–  –  –

Количество товара В в отчетный год будет реализовано от 45 штук, наиболее возможно 47.

2. Расчет индексов производится по простым зависимостям. Индекс цен является взвешенной средней ценой определенного количества товаров базисного года. Для индекса Пааше в качестве исходной величины берется количестве товаров отчетного года. Определение индекса Лашперье приведено на рис. 23.

Рисунок 23 - Определение индекса Лашперье.

3. В результате решения получены следующие прогнозные значения индексов (рис. 24, 25)

–  –  –

Рисунок 24 - Прогнозное значение индекса Лашперье Рисунок 24 - Прогнозное значение индекса Пааше Индекс цен Лашперье означает, что для количества товаров базисного года в отчетном году затрат должно быть произведено приблизительно на 23% больше. Индекс цен Пааше может отражать некоторые структурные изменения «потребительской корзины». Для индекса Пааше в данном примере ожидаемое значении более размыто, что объясняется большей неопределенностью прогнозных значений количества реализованных товаров.

–  –  –

4. Анализ рисков Риск возможности превышения инфляции цен свыше 22% к отчетному году оценивается как возможность (измеряемая от 0 до 1) превышения прогнозного значения индекса указанной величины в 22%. Для индекса Лашперье риск определяется из риск-функции рис. 25 и составляет 5,6%.

–  –  –

0.056 1.22 Рисунок 25 - Риск-функция для индекса Лашперье Оценка уровня риска по индексу Пааше определяется аналогично и составляет 0.14 (14%).

Выводы · При прогнозе индекса цен Лашперье исходят из неизменного количества товаров базисного периода. В этом индексе не может быть учтено, что большим спросом пользуются товары, цена на которые повышается незначительно или вообще остается неизменной, а не сильно подорожавшие товары. В свою очередь, индекс цен Пааше может отражать структурные изменения и дает возможность перепроверки индекса цен Лашперье. Если между обоими индексами наблюдаются значительные расхождения, то это может означать одно из двух: либо существует значительная © «ИНЭКС» 55 Fuzzy for Excel V 1.0 неопределенность в прогнозных значениях цен и количества реализуемых товаров, которые учитываются в рассмотренном индексе, либо необходимо обновление списка рассматриваемых товаров.

· Индексы, являясь интегральным показателем, отражающим состояние определенного рынка, позволяют учесть некоторые макро экономические риски коммерческих проектов.

Прогнозирование индексов цен дает возможность предвидеть и вовремя парировать негативные явления влияющие на проект.

· Эффективность использования индексов на рынках акций привело сегодня к тому, что активно применяются индексные опционы на акции, которые в отличии от опционов на сами акции базируются не на одной отдельной акции, а на соответствующем индексе котировки акций. Индексные опционы на акции, так же как и обычные опционы, могут быть использованы для инвестиционных целей. Они являются инструментом для тех инвесторов или спекулянтов, которым легче прогнозировать движение индексов, чем движение отдельных акций.

–  –  –

Неопределенность: С помощью метода аннуитетов можно · нормы спрогнозировать ожидаемый размер ежегодных отчислений.

нетто-платежей, связанных с инвестиционным проектом на весь срок его действия. В основе этого подхода лежат оценки прогнозных Инфляционный ежегодных доходов и расходов. В следствие их риск наличия образуется постоянная разница, условная средняя величина. Аннуитет инвестиционного проекта рассчитывается путем умножения стоимости капитала на коэффициент окупаемости капитала, который включает в себя сумму амортизационных отчислений и процентов при капиталовложении в размере единицы капитала на n-число лет.

Аннуитет представляет собой ожидаемый ежегодный обратный приток вложенного капитала. Неопределенность размера аннуитета определяется неопределенностью прогнозной нормы отчислений. При прогнозе эффективности инвестиции (например по сроку

–  –  –

окупаемости) аннуитет рассчитывается путем умножения стоимости капитала на прогнозный коэффициент окупаемости капитала.

Пример Инвестором в проект на 5 лет было вложено 700000 DM. Необходимо спрогнозировать срок окупаемости инвестированного капитала, если норма отчислений может составить от 8 до 11 % (вероятнее всего 10 %). Оценить риск невыполнения проекта за 3.5 лет.

Решение

1. Прогнозируемая величина нормы отчислений описывается нечетким числом.

2. Общая схема решения задачи приведена на рис. 26.

–  –  –

3. Прогнозная оценка срока окупаемости определяется значением нечеткого числа (рис.27).

Рисунок 27 - Оценка срока окупаемости Наиболее ожидаемое значение срока окупаемости проекта составляет

3.9 года. В результате действия различных факторов неопределенности, приводящих к отклонению величины нормы

–  –  –

отчислений в диапазоне, рассматриваемом в задаче, срок окупаемости капитала, вложенного в инвестиционный проект, может колебаться в пределах от 3.6 до 4 лет (на уровне уверенности 0.7). Максимально возможный срок окупаемости составляет 4.6 года. Возможность реализации такого варианта составляет 0.3 (~ 30%).

4. Анализ риска Уровень риска превышения срока окупаемости 3.5 года определяется по риск-функции рис. 28 Рисунок 28 - Оценка уровня риска Риск превышения срока окупаемости 3.5 года составляет 0.336 или 33.6 %.

–  –  –

Выводы · При оценке инвестиционного проекта на основе метода аннуитетов ключевым является определение и обоснования нормы отчислений, которые в силу ряда причин, обусловленных как внешними к проекту условиями (изменение налоговой и административной ситуации, инфляция, макроэкономические процессы), так условиями характерными непосредственно для реализуемого проекта могут при прогнозных расчетах быть нечеткими приблизительными величинами. Это обуславливает нечеткость прогнозируемой оценки срока окупаемости. Учет неопределенности процентной ставки нормы отчисления при прогнозе позволяет оценить не только ожидаемую эффективность инвестиционного проекта, но и определить коммерческий риск невыполнения проекта, в частности затягивания срока окупаемости.

–  –  –

Неопределенность:

При прогнозном расчете фактической · процентной стоимости проекта доходы и расходы путем ставки;

наращивания или дисконтирования на основе · будущего потока платежей. расчета сложных процентов приводятся к одному моменту времени, чаще всего к настоящему времени. Данный прогнозный Риск невыгодной расчет относится к динамическим расчетом инвестиции инвестиций.

Фактическая стоимость будущей суммы рассчитывается путем дисконтирования. Все поступления и платежи, которые связаны инвестиционным проектом, должны быть учтены. Общая сумма капиталовложений к началу инвестиционной деятельности содержится в расходах. В то время как первоначальная стоимость учитывается в расходах, ожидаемая, прогнозируемая выручка от ликвидации учитывается в доходах. Дисконтирование потоков платежей осуществляется на основе процентной ставки. Процентная ставка проекта как правило превышает рыночную ставку, так как она должна включать в себя еще и некоторую премию за риск. Исходя из этого при прогнозе фактической стоимости проекта имеется неопределенность процентной ставки проекта, которая порождает риск невыгодности проекта по фактической стоимости.

© «ИНЭКС» 62 Fuzzy for Excel V 1.0 Пример Закупается оборудование на сумму 120 тысяч DM. Срок его эксплуатации рассчитан на 5 лет. Ликвидационный доход не учитывается. Ожидаемая прогнозная процентная ставка по проекту составляет около 7 %. Ожидаемые потоки платежей приведены в табл.

5. Необходимо оценить эффективность проекта по фактической стоимости инвестированного капитала и риск неокупаемости проекта по периодам его реализации.

–  –  –

Примечание: В табл. 5 символом «~» обозначается прогнозное нечеткое значение «около», те есть «~30» означает прогнозную оценку в виде нечеткого числа «около 30»

Решение

1. Нечеткие исходные данные по процентной ставке «около 7 %»

определяются нечетким числом.

–  –  –

Прогнозные оценки будущих доходов и расходов моделируются нечеткими числами сходного вида с семантикой «около».

2. Общая схема решения Общая формула для расчета фактической стоимости может быть представлена в виде:

–  –  –

где указанные величины являются дисконтированными, те есть приведенными начальному периоду выполнения коммерческого проекта.

В соответствии со схемой решения задачи дисконтируемый ожидаемый поток платежей приведен в табл. 6

–  –  –

На рис. 29 приведен график потока платежей по периодам реализации проекта в виде некоторого коридора оптимистических и пессимистических оценок. Оптимистические и пессимистические оценки определены на уровне уверенности 0.7, то есть с уверенностью 70 % можно утверждать, что прогнозируемый поток платежей будет находиться в приведенном диапазоне.

–  –  –

Рисунок 29 - Поток платежей по периодам реализации проекта На рис. 30 изображен суммарный ожидаемый поток платежей, отражающий динамику чистой приведенной прибыли от проекта.

-50

-100

-150 1 Р1 Рисунок 30 - Суммарный ожидаемый поток платежей

–  –  –

4. Анализ риска Риск неокупаемости проекта по периодам его реализации определяется как возможность (измеряемая от 0 до 1) получения не отрицательной фактической стоимости проекта в рассматриваемый период. Указанная возможность оценивается по нечеткому числу фактической стоимости проекта в точке 0. На рис. 31 приведена зависимость уровня риска неокупаемости проекта по периодам его реализации.

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

–  –  –

Выводы · Прогноз фактической стоимости капитала вложенного в проект позволяет по-разному оценить эффективность данной инвестиции.

Если стоимость капитала равняется капиталовложению, то получаемая приведенная прибыль соответствует первоначальной инвестиции, а следовательно желаемое начисление процентов будет достигнуто. Если стоимость капитала превосходит начальные капиталовложения, тогда заработанная в проекте прибыль больше, чем лежащая в основе калькуляционная процентная ставка и тогда проект выгоден. Инвестиция приносит прибыль, что и наблюдается в рассмотренном примере. В противном случае, когда фактическая © «ИНЭКС» 67 Fuzzy for Excel V 1.0 стоимость капитала ниже капиталовложений проект явно убыточен и не подлежит реализации.

· Увеличение процентной ставки приводит к снижению фактической стоимости проекта, а следовательно увеличивает срок окупаемости вложенного капитала и делает менее привлекательным сам проект.

Исходя из этого неопределенность прогнозной процентной ставки по проекту может существенно повлиять на правильность оценки проекта, так как данная неопределенность порождает соответствующий риск неокупаемости проекта в будущем.

–  –  –

Неопределенность:

Учет прогнозного курса валют при · курс валюты.

планировании и проведении внешнеэкономических операций играет существенную роль, так как на практике может привести к существенным потерям Риск ценовой неконкурентности прибыли соответствующего проекта. В частности, реальная себестоимость импортного товара в результате изменения курса валют может значительно вырасти, что приведет к ценовой неконкурентности ввозимого товара. Для прогнозных расчетов, учитывающих пересчеты иностранных валют, исходя из текущих валютных курсов, достаточно эффективным является расчет, основанный на использовании так называемого цепного правила.

Суть подхода сводится к формированию цепочки уравнений, для которых название левого члена уравнения должно совпадать с названием правого члена предыдущего уравнения. Левый член первого уравнения соответствует искомой переменной. Последнее уравнение имеет правый член, который соответствует по размерности искомой величине. Указанная цепочка уравнений понимается при

–  –  –

расчетах как дробь, где числителем является произведение правых частей уравнений, а знаменатель - произведение левых частей уравнений сформированной цепочки.

Пример Предприятие получило предложение от английской фирмы приобрести товар в размере 90 хандредвейтов (1 хандредвейт = 50.8 кг) по цене 17200 фунтов стерлингов, включая фрахт и таможенную пошлину до морского порта. Предприятие имеет возможность оплатить товар в DM. Необходимо спрогнозировать закупочную цену в DM товара для принятия решения, включая расходы по доставке груза в порт, за 100 кг и риск возможной ценовой неконкурентности, если желаемая (конкурентная) цена на данный товар 894 DM, а прогнозируемый курс 1 фунта может составить в пределах от 2.36 до 2.42, но наиболее ожидаем курс от 2.38 до 2.39.

Решение

1. Исходная неопределенность проекта порождена неопределенностью валютного курса, который может быть описан в виде следующего нечеткого числа.

–  –  –

Исходя из расчетов с уверенностью 70 % можно считать, что цена товара в DM из-за неопределенности валютного курса будет колебаться в диапазоне от 895 до 904 DM за 100 кг товара.

4. Анализ риска Для оценки уровня риска ценовой неконкурентности товара, при реализации рассматриваемой внешнеэкономической сделки, используем риск-функцию ожидаемого нечеткого результата.

Риск превышения конкурентной цены на товар в размере 894 DM составляет 0.234 или 23.4 %, что видно из рис. 34.

–  –  –

Выводы · При проведении внешнеэкономических операций, при которых расчеты за товары и услуги могут осуществляться в различных валютах, что предусматривается валютными оговорками в контрактах, целесообразно производить прогнозные расчеты по эффективности проекта с учетом возможности изменения валютных курсов на время выполнения соответствующих платежей. Данная задача является достаточно сложной и ее решение может быть осуществлено при использовании приблизительного нечеткого прогнозного курса с последующей оценкой величины валютного риска.

· Для повышения точности прогноза валютного курса целесообразно использовать предлагаемый фирмой ИНЭКС программный продукт FECM (Fuzzy Estimate of Critical Message) V 1.0., который на основе анализа фундаментальных показателей мирового валютного рынка позволяет спрогнозировать курс валюты с высокой степенью точности (Смотри приложения).

–  –  –

Пример Для обеспечения коммерческой операции по приобретению товара необходимо 158000 DM. Необходимо спрогнозировать потребный объем швейцарских франков для обеспечения сделки. Возможный курс 100 швейцарских франков к моменту платежа может составить порядка 120.5 - 121 DM (первое более возможно). Также необходимо

–  –  –

оценить риск дополнительных потерь по коммерческой сделке в случае расчетов за товар в безналичной валюте, если прогнозируемый обменный курс составляет: 100 швейцарских франков - около 119.2 DM.

Решение

1. Прогнозные оценки курсов наличной и безналичной валюты описываются нечеткими числами, представленными ниже (рис. 35, 36).

–  –  –

3. Прогнозируемые суммы наличного и безналичного швейцарского франка, потребные для обеспечения внешнеэкономической операции, определяются нечеткими числами (рис. 38 а и б соответственно).

–  –  –

Возможная экономия денежных средств от оплаты коммерческой операции наличными швейцарскими франками по сравнению с расчетами в безналичной валюте с уверенностью в 70% может составить в пределах от 851 до 2520 швейцарских франка. Наиболее ожидаемая экономия составит 1690 швейцарских франков.

4. Анализ рисков Исходя из риск-функции возможных потерь из-за использования при расчетах по коммерческой операции безналичной иностранной валюты распределение рисков имеет вид, представленный в табл. 7 и на рис. 39.

–  –  –

Выводы · При расчете по внешнеэкономическим операциям возникает необходимость прогнозирования валютных курсов иностранных валют. Правильный прогноз курса и выбор на его основе подходящих видов платежей позволяет получить экономию валютных средств.

· Финансовый подход, опирающийся на прогнозный коммерческий расчет в условиях объективной неопределенности курсов иностранных валют, позволяет снизить риски возможных дополнительных потерь при проведении финансовых расчетов по коммерческой операции.

–  –  –

Неопределенность: Предложение и спрос на иностранную валюту · курс валюты. определяет валютные курсы. Спрос на безналичную иностранную валюту формируется в основном за счет импорта товаров, использования услуг из-за рубежа Операционный (например, выплаты процентов и дивидендов валютный риск зарубежным владельцам капитала), экспорта капитала (например, приобретение иностранной дочерней компании).

Коммерческие банки покупают в небанковском секторе безналичную иностранную валюту по курсу покупки и продают ее небанковскому сектору по курсу продажи. Банки проводят сделки с безналичной иностранной валютой со своими клиентами, не являющимися банками, как правило, по официальным курсам покупки и продажи, действующим в соответствующий день. Однако, сделки с безналичной иностранной валютой с отдельными клиентами, чаще всего крупными, рассчитываются по более выгодным, индивидуально установленным курсам.

Импортерам нужна безналичная иностранная валюта для осуществления платежей в пользу зарубежных поставщиков. При этом, данные платежи могут проводиться в форме переводов, чеков, а также в форме инкассо против документов и документарного аккредитива.

–  –  –

Сумма платежа за границу по прогнозируемому коммерческому проекту должна быть рассчитана на основе будущего курса продажи безналичной иностранной валюты. Поэтому при прогнозе размера платежа необходимо учитывать неопределенность будущего, на момент платежа, курса продажи безналичной иностранной валюты.

Кроме этого, необходимо учитывать, что банк взыскивает при сделках с безналичной иностранной валютой дополнительно банковский комиссионный сбор, сбор за оформление сделки, а также куртаж, в случае проведения валюты через валютную биржу.

В силу указанных причин при прогнозировании коммерческой операции, предусматривающей реализацию платежей в безналичной иностранной валюте необходимо учитывать неопределенность будущего валютного курса и оценивать соответствующий операционный валютный риск.

Пример Фирма планирует заплатить иностранному партнеру 75600 швейцарских франков за ожидаемую к поставке продукцию. При этом фирма имеет на валютном счету сумму в DM. Необходимо определить прогнозную сумму в DM, которая будет занесена в дебет контокорректного счета фирмы в случае, если она поручит банку перевести указанную сумму для иностранного партнера телеграфом.

При этом необходимо учесть, что банк засчитывает 1/4 % куртаж, 1/8 % комиссионный сбор и 5 DM - телеграфный сбор. Прогнозный курс продажи безналичной иностранной валюты на момент проведения финансовой операции ожидается в пределах 113.00 - 113.30 DM (наиболее ожидаемое значение 113.02 DM). Оценить операционный валютный риск превышения дебет-авизо фирмы суммы 85570 DM.

Решение

–  –  –

1. Неопределенность исходных данных для проведения расчетов обусловлено нечеткостью прогнозного курса продажи безналичной иностранной валюты, который прогнозируется в виде нечеткого числа рис. 40.

Рисунок 40 - Прогнозный курс продажи

2. Схема расчета суммы дебет-авизо приведены на рис. 41.

–  –  –

3. Прогнозная сумма в DM, которая будет занесена в дебет контокорректного счета фирмы в случае, если она поручит банку перевести указанную сумму для иностранного партнера телеграфом, составит с учетом неопределенности прогнозного курса продажи валюты величину 85651.07 DM (наиболее ожидаемая величина, определяемая центром масс нечеткого числа приведенного на рис. 42).

–  –  –

Как видно из распределения нечеткого числа с уверенностью 0.7 можно сказать, что потребная сумма может быть меньше и находиться в диапазоне от 85600 до 85700 DM. При реализации наилучшего курса продажи минимальная сумма, занесенная в дебет конторкорректного счета фирмы составит 85561 DM. Возможность реализации данного случая составляет 0.519 (51.9 %), что достаточно много и при определенных условиях можно надеяться на экономию денежных средств.

Доход банка по обслуживанию рассматриваемо операции составит величину около 133.26 DM.

4. Анализ рисков Операционный валютный риск превышения дебет-авизо фирмы суммы 85570 DM определяется на основании риск-функции и составляет величину 0.112 или 11.2 % (рис. 43).

–  –  –

Рисунок 43 - Операционный валютный риск фирмы Наиболее ожидаемые потери по данной операции из-за по сравнению с ситуацией при наилучшем курсе продажи могут составить 89.93 DM.

Выводы · Непредвиденные заранее негативные изменения валютного курса могут привести, при реализации расчетов в иностранной безналичной валюте, к дополнительным издержкам и увеличении операционного валютного риска.

· Операционный валютный риск связан с торговыми операциями, а также с денежными договорами по финансовому инвестированию и дивидендными платежами. Этот риск может возникать во время © «ИНЭКС» 84 Fuzzy for Excel V 1.0 подписания договоров на выполнение платежей или на получение денег в иностранной валюте в будущем.

· Для максимальной локализации влияния операционного валютного риска необходимо прогнозирование валютного курса и учет его при заключении соответствующих договоров в которых предусматривается оплата в иностранной безналичной валюте.

–  –  –

Пример Планируется осуществить продажу в банке дорожного чека на сумму 7500 шведских крон. При этом известно, что банк взимает 1 % комиссионного сбора и 1/4 % - куртаж. Необходимо оценить возможную сумму выплаты по чеку в DM, если прогнозный курс покупки 100 крон на момент реализации чека ожидается от 20 до 20.3 DM, наиболее ожидаем курс 20.2 DM. Определить риск максимально возможных потерь при реализации чека.

Решение

–  –  –

1. Прогнозный курс покупки 100 шведских крон определяется нечетким числом От 20 до 20.3 DM, наиболее ожидаемо

20.2 DM.

2. Схема решения задачи приведена на рис. 44.

–  –  –

Наиболее ожидаемая сумма выплаты по чеку составляет 1498 DM.

Однако с уверенностью 0.7 можно утверждать, что сумма выплаты по чеку может быть больше и составлять в пределах 1498 - 1505 DM.

При реализации неблагоприятных курсовых условий сумма выплаты по чеку может составить величину 1484,5 DM с уровнем уверенности 0.304 (30.4%).

4. Анализ рисков Максимально возможная сумма к выплате по чеку, согласно нечеткому ожидаемому числу рис. 45, составляет 1509 DM. Исходя из этого распределение возможных потерь, обусловленных операционным валютным риском будут иметь вид как на рис. 46.

–  –  –

Выводы · Использование чеков обеспечивает ряд преимуществ при использовании иностранной валюты за рубежом. Однако при прогнозировании реальной суммы в иностранной валюте, которая может быть выдана банком необходимо учитывать реально существующую неопределенность будущего валютного курса покупки, приводящему к возникновению операционного валютного риска.

· Прогнозирование валютного курса является сложной задачей, однако при использовании нечетких чисел наиболее ожидаемых значений курса, даже при приблизительной его оценке, позволяет оценить не только возможные, наиболее ожидаемые суммы, но и соответствующие риски, возникающие из-за имеющейся неопределенности.

–  –  –

Банки, принимающие участие в торговле в

Неопределенность:

иностранной валюте, ведут учет операций · курс валюты.

между собой по среднему официальному биржевому курсу. Выполняя же поручения своего клиента на покупку валюты, они ведут Риск потери расчет по курсу продажи (более высокому прибыли курсу), а при выполнении поручений на продажу валюты расчет ведется по курсу покупки (более низкому курсу). Надо учитывать, что на различных рынках курсы валют могут отличаться.

Одновременные операции на нескольких рынках или с разными финансовыми инструментами с целью получить прибыль в результате несогласованных колебаний валютных курсов называют валютным арбитражем. Сравнение курса валют на отдельных биржевых площадках может принести выгоду, особенно если речь идет о крупных сделках. Для обеспечения более дешевого погашения существующего долга или для более выгодного обмена долгового обязательства часто используется компенсирующий арбитраж, который заключается в использовании курсов безналичной валюты на различных биржевых площадках. Простой двусторонний арбитраж ограничивается сравнением котировок безналичной валюты на двух биржевых площадках. Для повышения эффективности валютного арбитража и получения максимальной прибыли необходимо прогнозировать возможные курсы валют на различных биржевых площадках.

© «ИНЭКС» 90 Fuzzy for Excel V 1.0 Пример Финансовому институту необходимо погасить долг в 1000000 швейцарских франков. Швейцарские франки планируется приобрести за DM. Прогнозируется, что на первой биржевой площадке курс продажи составит около 113.02 DM за 100 швейцарских франков, а на второй площадке - от 88.4 до 88.43 швейцарских франков (наиболее возможно 88.42 шв. фр.) за 100 DM. Необходимо оценить где прогнозируется более выгодный курс, а также размер эквивалента суммы в DM. Оценить риск потери прибыли при неправильном выборе биржевой площадки.

Решение

1. Прогнозируемые курсы валют согласно исходным данным представлены ниже.

Около 113.02 DM за 100 шв.

фр.

–  –  –

От 88.4 до 88.43 шв. фр.

(наиболее возможно 88.42 шв. фр.) за 100 DM.

2. Схема проведения прогнозного расчета приведена на рис. 47.

3. Из анализа ожидаемых значений курсов продажи швейцарских франков (рис 48) следует, что более выгодным по наиболее ожидаемому значению прогнозируется курс продажи на первой биржевой площадке (113.0200 против 113.1013). При этом следует отметить, что предпочтение первой площадки однозначное, то есть нет возможности того, что на второй площадке курс будет более выгодным. Данный вывод следует также из анализа прогнозируемой курсовой разницы (рис.49).

–  –  –

Рисунок 49 - Прогнозируемая курсовая разница

4. Анализ рисков Риск потери прибыли при неправильном выборе биржевой площадки оценивается нечетким числом рис. 50.

–  –  –

Выводы · Правильное прогнозирование валютных курсов на различных биржевых площадках позволяет эффективно реализовать компенсирующий арбитраж и сэкономить значительные суммы в случае операций с большими объемами валюты.

· Для повышения эффективности арбитража может применяться сложный, многосторонний арбитраж, когда при проведении валютных операций учитывается более двух биржевых площадок.

При этом операции проводятся более чем с двумя валютами. В этом случае роль прогнозирования еще более возрастает, так как необходимо прогнозировать и сравнивать курсовые разницы более чем двух валют.

–  –  –

Неопределенность:

Цена покупки опциона (премия) определяется · курс валюты.

как процент от суммы опционного договора или как абсолютная сумма за единицу валюты и выплачивается покупателем во время продажи опциона задолго до завершения Валютный риск опционного договора независимо от того, будет ли вообще он (договор) реализован.

Цена опциона является договорной величиной и зависит от объемов купли-продажи валют, вида валют, текущего валютного курса и цены исполнения опциона. Цена исполнения опциона является важнейшей величиной и должна опираться на прогноз будущего курса валюты.

Преимуществом использования опциона является то, что владелец опциона может избежать значительных убытков от резких изменений курсов, заранее зафиксировав принятый для себя обменный курс. При незначительных колебаниях курса владелец опциона может отказаться от его исполнения. В этом случае потери будут равняться уплаченной премии за опцион, что по сути есть плата за страхование валютного риска. Прибыль и риск продавца опциона прямо противоположны прибыли и риску владельца опциона. Максимальная прибыль продавца опциона составляет сумму, равную премии за опцион. Эта прибыль реализуется при отсутствии реализации опциона. Таким образом при принятии решения как на продажу, так и на приобретение опциона необходимо прогнозировать изменение валютного курса. Это позволяет оценить при заключении опционного

–  –  –

договора ожидаемую величину прибыли, а также возможный валютный риск.

Пример Предприятие покупает в банке опцион «пут» на продажу 500 тысяч USD. За гривны с ценой исполнения 0.2705 USD за 1 грн. Оценить возможность получения прибыли для предприятия и ее ожидаемый размер в случае если премия за опцион составляет 3 тысяч грн., а прогнозируемый на момент реализации опциона курс может составить от 0.2762 до 0.2767 USD за 1 грн (наиболее ожидаемо 0.2775).

Оценить риск нулевой прибыли при реализации опциона.

Решение

1. Прогнозируемый курс на момент реализации опциона описывается нечетким числом, представленным на рис. 51.

2.

Рисунок 51 - Прогнозируемый курс на момент реализации опциона

–  –  –

На рис. 52 показана модель расчета прибыли опциона «пут», которая определяется на основании курса реализации опциона, прогнозного спот-курса, суммы опциона и премии, уплачиваемой за опцион.

3. Чистые поступления после выплаты премии продавцу от реализации опциона составят 1845429 грн. Это равносильно тому, что опцион реализовался бы по курсу 0.27094 USD. Однако, прогнозируемый на момент реализации курс определяется нечеткой величиной рис. 51. В этом случае чистые поступления после выплаты премии продавцу от реализации опциона могут составить наиболее

–  –  –

На уровне уверенности 0.7 ожидаемый разброс составляет от 1800498 до 1804738 грн. Исходя из прогнозируемого курса можно ожидать, что в результате реализации опциона предприятие может получить небольшую прибыль, наиболее ожидаемое значение которой определяется величиной 171.18 грн. Возможный разброс ожидаемой прибыли от реализации опциона приведен на рис. 54.

Рисунок 54 - Ожидаемая прибыль (убыток) от реализации опциона

–  –  –

Максимально возможная прибыль от реализации опциона составляет 500 грн. при уровне уверенности 0.5 (50 %).

4. Анализ рисков Как видно из рис. 54 при неблагоприятных условиях курса обмена на момент реализации опциона предприятие может иметь убытки, которые максимально могут составить величину 150 грн.

Возможность появления убытка в таком размере составляет 0.313 (31.3%). На рис. 55 приведена риск-функция значения ожидаемой прибыли от реализации опциона.

–  –  –

Исходя из риск-функции можно сделать вывод, что риск нулевой прибыли при реализации опциона составляет 0.224 или 22.4 %.

Выводы · При реализации управления валютными рисками с использованием финансовых инструментов, и в частности опционов, целесообразным является проведение прогнозных расчетов на основе нечетко оцененных значений прогнозного споткурса. Данные прогнозные расчеты позволяют с одной стороны © «ИНЭКС» 100 Fuzzy for Excel V 1.0 оценить возможную прибыль или убытки от реализации опциона, с другой стороны выявить и измерить величину валютного риска.

Прогноз прибыли и оценка валютного риска совместно дает возможность принятия правильного решения на покупку или продажу опциона.

· Прогноз спот-курса валюты позволяет более обосновано и с меньшим риском определять опционную премию. Премия будет тем выше, чем выгоднее цена исполнения относительно спот-курса.

В любом случае если прогнозируемая возможность исполнения опциона высока, то премия за опцион должна быть повышена. С другой стороны, если владелец опциона заплатил значительную сумму премии, то он постарается выполнить опцион, чтобы минимизировать убытки. Прогнозные расчеты позволяют продавцу определить такую премию за опцион, которая обеспечивает ему максимальную прибыль.

–  –  –

Литература

1. Рабочая книга по прогнозированию / Редкол. И.В. Бестужев-Лада (отв. ред.). - М.: «Мысль», 1982. - 430 с.

2. Риски во внешнеэкономической деятельности предприятий. / В.П.

Бочарников, С.М. Репецкий, К.В. Захаров и др. - К.: «ИнтерГид», 1997. -120 с.

3. Бочарников В.П. Основы теории нечеткой меры для представления нечетких данных в задачах поддержки принятия решения. К.:

ННИЦ ОТ и ВБУ, 1999. - 32 с.

4. Ющенко В.А., Міщенко В.І. Управління валютними ризиками:

Навчальній посібник. - К.: Тов. «Знання», 1998. - 444 с.

5. Вебер М. Коммерческие расчеты от А до Я. Формулы, примеры расчетов и практические советы. / Пер. с нем. - М.: «Дело и Сервис», 1999. - 384 с.

–  –  –

Фирма «ИНЭКС»

1. Общая информация о фирме Консалтинговая фирма INEX была создана в 1991 году. Целью ее создания было развитие и распространение на украинском рынке консалтинговых услуг по повышению эффективности внешнеэкономических операций украинских и зарубежных партнеров, информационно-правовому обеспечению в области внешнеэкономической деятельности предприятий, прогнозированию и расчету финансово-экономической эффективности и рисков в различных областях деятельности предприятий, маркетинговым исследованиям на украинском и зарубежном рынках, оценке и прогнозу инвестиционного климата и уровня страновых рисков в Украине.

2. Основные направления деятельности Фирма INEX на сегодняшний день имеет ряд подразделений, специализирующихся по следующим основным направлениям:

· прогнозирование эффективности и рисков коммерческих проектов, начиная от анализа инвестиционного климата в Украине и ее регионах, уровня страновых рисков и заканчивая расчетами издержек и эффективности конкретных операций;

· маркетинговые исследования, проведение экономико-правовых игр по актуальным вопросам бизнеса в Украине;

· разработка эффективных схем проведения внешнеэкономических операций и участие в их практической реализации, вплоть до таможенной очистки;

–  –  –

· консультации, информационное обеспечение украинских и зарубежных компаний по вопросам законодательства таможенного дела, налогообложения, нетарифного регулирования, инвестиций, лизинга и подобным другим;

3. Почему мы лучшие партнеры для Вас?

Результативность деятельности фирмы «ИНЭКС» по всем основным направлениям обусловлена рядом обстоятельств, выгодно отличающими ее от других компаний.

Во-первых, персонал фирмы - коллектив единомышленников, высококлассных специалистов.

Во-вторых, фирма обладает fuzzy-технологией, которую эффективно применяет на практике для решения экспертно-аналитических задач оценки, прогноза и оптимизации коммерческих и инвестиционных проектов, исследования маркетинговой обстановки и других задач как на макроэкономическом (оценка и прогноз инвестиционного климата, уровня странового риска, уровня экономической безопасности и др.), так и на микроэкономическом уровне (оптимизация внешнеэкономических операций, маркетинговые исследования и др.).

В-третьих, для решения аналитических задач применяются авторские программные комплексы: оценки альтернатив и выбора решений ExPro, нечеткий вычислитель Fuzzy Calculator, нечеткие электронные таблицы Fuzzy for Excel, построенные на базе fuzzy-технологии и повышающие обоснованность, эффективность и оперативность получаемых решений.

–  –  –

В-четвертых, компании «ИНЭКС» доверяют и пользуются ее услугами как коммерческие фирмы и компании, так государственные органы, ведомства и учреждения.

Наши партнеры - маркетинговые компании UMG, Socis Gallup, банк «Надра», компания MIT и другие. Наши клиенты - это украинские компании: государственное предприятие «УкрОборонСервис», Украинская аграрная биржа, научно-производственное предприятие «Инфратех», торговая компания «SVT Fortuna» и многие другие, а также зарубежные компании «Goodyar» и «Debica» (Польша), «Rameta Co.» (Иран), «Cargill» (США) и другие.

Наши аналитические материалы, научно-практические результаты опубликованы в книгах «Риски во внешнеэкономической деятельности предприятий», «Экономическая безопасность Украины», «Политическая безопасность Украины». Они регулярно освещаются в украинских органах печати: деловом еженедельнике «Бизнес», журналах «Автопрофи», «Таможенное дело», «Компаньон» и «Проблемы управления и информатики», «Таможенной газете», компьютерных журналах «Компьютерное обозрение» и «Компьютер+ Программы».

Наши аналитические материалы и результаты регулярно представляются и одобряются на международных семинарах, конференциях, «круглых столах» по вопросам анализа и прогноза макроэкономических процессов, анализа и управления рисками, оптимизации схем внешнеэкономических операций, финансовоэкономической деятельности и т.д. В частности, на 6 европейском конгрессе EUFIT’98, в Пентагоне (Вашингтон, подразделение J8), в экономико-правовой игре «Перспектива-Осень’98» и др.

© «ИНЭКС» 106 Fuzzy for Excel V 1.0

4. Персонал фирмы Фирму возглавляет совет директоров, имеющих опыт работы в области внешнеэкономического консалтинга, финансового анализа, разработки информационно-аналитических систем. Сотрудниками фирмы являются высококлассные финансовые аналитики, экономисты, юристы, менеджеры, математики и программисты. К выполнению заказов фирма привлекает также специалистов высшего уровня квалификации из других учреждений Украины.

© «ИНЭКС» 107 Fuzzy for Excel V 1.0 Программируемый нечеткий вычислитель FC (Fuzzy Calculator), версия 2 FC представляет собой программный продукт созданный на основе авторской технологии обработки нечетких чисел. Под нечетким числом понимается распределение уверенности на числовой оси, выражающее привычные человеку представления о числах в условиях неопределенности. Например, “около 5”, “от 3 до 2”, “10, а может быть 15” и так далее.

FC предназначен для расчетов как с обычными, так и с нечеткими числами. Расчеты производятся непосредственно с панели калькулятора, а также могут быть записаны как программа на языке программирования Fuzzy Basic и транслированы средствами FC.

FC используется в настоящее время для:

· инвестиционного проектирования;

· планирования и управления производственными проектами;

· прогнозных расчетов;

· оценки и анализа рисков;

· маркетинговых исследований;

· стратегического планирования и управления;

· других областей, в которых характерно наличие объективной и субъективной неопределенности, факторов риска.

FC реализован на языке программирования С++ для IBM совместимых платформ и функционирует под управлением не ниже MS Windows 3.1. Для удовлетворительной работы FC требуется не ниже 486 процессора.

–  –  –

Fuzzy estimation of critical messages (FECM) (Нечеткая оценка критических сообщений при проведении валютных торгов) Приложение предназначено для прогнозирования тенденций курсов валют на основе фундаментального анализа. Оно ориентировано на трейдеров и аналитиков, участвующих в проведении спекулятивных операций на валютных биржах.

Приложение разработано как автономная программа и функционирует на IBM-совместимых компьютерах под управлением Windows’95 (NT) и выше.

В основу приложения положена нечеткая технология (Fuzzy technology), которая является авторской разработкой и собственностью компании «ИНЭКС».

Коротко о приложении.

Одним из основных вопросов для участников валютных торгов является вопрос правильного прогноза момента и глубины перелома курса валюты, чтобы изменить свою тактику или предпринять меры предостережения.

Для решения этого вопроса в ходе торгов на валютных биржах их участники имеют в своем распоряжении поступающую в реальном масштабе времени информацию двух принципиально различных типов:

· о количестве, суммах сделок по продаже/покупке, курсах валют;

· о событиях, которые прямо или косвенно могут влиять на курсы валют.

© «ИНЭКС» 110 Fuzzy for Excel V 1.0 Поступление этой информации обеспечивается рядом существующих систем автоматизации.

Информация первого типа отображается, анализируется и обрабатывается существующими программами технического анализа.

В содержательном плане они отражают предысторию изменения курсов валют и любые попытки прогнозирования по этой информации не могут быть построены по иному принципу, чем принцип «Прошлое определяет будущее».

Однако на практике возникают и исчезают факторы, на которые реагирует мировой рынок, изменяя свои тенденции развития.

Сведения об этих факторах содержаться в информации второго типа (информации о фундаментальных параметров мировой экономики), которую участники торгов получают в виде текстовых сообщений.

Эти сообщения могут касаться и прошлого, и настоящего, и далекого будущего. При этом можно по-разному смотреть на их влияние и с разной степенью доверять им. Сообщений поступает очень много, они могут наслаиваться, дополнять или отменять друг друга. При обработке такой информации человек в состоянии учесть действие до 5-7 сообщений. Дальше этого порога начинаются ошибки, которые оплачиваются деньгами.

Все было бы хорошо, если бы по текстовым сообщениям можно было бы построить график изменения курсов валют. К сожалению, на сегодняшний день большинство участников торгов может лишь складировать сообщения в календарь и каким-то способом учитывать их.

Приложение «Fuzzy estimation of critical messages», разработанное на основе современной технологии обработки нечетких данных, позволяет оценить интегральное влияние сообщений, поступающих в процессе валютных торгов, на курсы валют. Совместно с имеющимися программными продуктами технического анализа, использование FECM соединяет прошлое и будущее при

–  –  –

прогнозировании курсов валют и, тем самым, повышает возможность принятия правильных решений участниками валютных торгов.

FECM обеспечивает:

· оценку поступающих сообщений по ряду характеристик (времени, направлении, силе влияния и других);

· получение совместной оценки влияния сообщений на курсы валют как тенденций курсов;

· визуализацию этой оценки в виде графика на временной оси и ее всесторонний анализ;

· пояснение тенденций курсов валют и упорядочение действующих сообщений;

· документирование характеристик сообщений путем генерации отчета в формате документа MS Word;

· настройку интерфейса с учетом требований, особенностей работы и привычек пользователя.

Как осуществляется прогноз?

Мало кто с полной уверенностью может сказать, каким образом то или иное сообщение повлияет на курсы валют. Этот факт накладывает некоторые ключевые особенности при определении характеристик сообщений, получении и интерпретации результатов их оценки.

. Когда имеются данные о состоявшихся торгах (например, минимальный, максимальный и средний курс), то мы ведем речь о вполне конкретном значении курса как отношении одной валюты к другой. Когда же таких данных нет, но имеется некоторая информация о каких-либо влияющих на курс событиях, то целесообразно говорить о тенденции изменения курса: увеличении, уменьшении или не изменении.

Тенденция курса в приложении рассматривается как нечеткая величина, которая в каждый момент времени не имеет точно определенного значения, а имеет несколько значений с различной

–  –  –

степенью уверенности, как показано на рисунке П1. Для анализа нечетких тенденций курсов используются числовые характеристики нечетких величин, к которым относятся:

· градация с максимальной степенью уверенности (1);

· градация - центр тяжести распределения уверенности (2);

· градация - максимум по уровню уверенности (3);

· градация - минимум по уровню уверенности (4).

–  –  –

Градация с максимальной степенью уверенности - то из значений шкалы, которое имеет максимальную уверенность.

Центр тяжести распределения уверенности - это градация-середина фигуры распределения, площади слева и справа от которой равны.

Она представляет собой наиболее возможное значение нечеткой величины.

–  –  –

Максимум и минимум по уровню уверенности - это градации, обозначающие соответствующие значения нечеткой величины, которые имеют уверенность, не менее, чем заданного уровня. В различных случаях наиболее показательными являются различные характеристики и их совокупности.

Еще одной, важной характеристикой тенденций является рискфункция нечеткой величины (см. рисунок П2). Она отражает возможность того, что действительное значение нечеткой величины окажется больше (меньше) значения, отображаемого той или иной градацией. Эта характеристика добавляет еще одну степень свободы при анализе тенденций курсов валют.

Рисунок П2 Самая первая снизу градация со значением -0.3464 означает, что если аналитик (заинтересованный в понижении курса валюты) при принятии решения будет ориентироваться на нее, то риск принятия им неверного решения составит -0.3464. Аналогичным образом риск

–  –  –

функция трактуется для остальных градаций. Как видно из рисунка, риск-функция имеет две области:

· область, в которой значения уверенности более ноля – область устойчивости;

· область, где значения уверенности менее ноля – область риска.

В FECM все поступающие сообщения оцениваются по следующим характеристикам:

· временные;

· направление и сила влияния;

· важность сообщения;

· степень доверия к своим оценкам.

Предполагается, что фактор, по которому имеется сообщение, не сразу набирает силу полного влияния, а постепенно. Если моменты времени t1 и t2 совпадают, то это значит, что сообщение начинает действовать скачком. Временные параметры сообщения показаны на рисунке П3.

Важность сообщения характеризует степень его учета при совместной оценке с другими сообщениями. Она может также трактоваться как степень доверия к источнику сообщения и определяться исходя из собственных соображений аналитика, его опыта или из оценок других аналитиков.

–  –  –

Направление и сила влияния задаются на лингвистической шкале, как было показано выше.

Последняя характеристика - степень доверия к своим оценкам задает степень нечеткости влияния сообщения на нечеткую величину курса валюты.

FECM рассчитывает тенденции валютных курсов в два этапа.

Этап 1. Определение совместного влияния сообщений на каждую из валют.

В каждый из моментов времени для каждого сообщения (активного в данный момент времени для данной валюты) определяется нечеткая величина влияния на валюту (например, DM), как показано на рисунке П4.

–  –  –

Этап 2. Определение отношений валют.

На основании величин влияния сообщений на две валюты рассчитываются отношения валют в каждый из моментов времени.

Таким образом, принцип обработки сообщений в FECM можно отразить следующей последовательностью:

–  –  –

Интерфейс обеспечивает:

· вставку сообщений из стандартного буфера обмена Windows – Clipboard и задание их характеристик;

· выдачу в виде графиков на временной оси тенденций валют и их отношений (курсов) – до 4-х одновременно;

· работу аналитика в режимах свободного перемещения по оси времени и привязки к текущему времени;

· изменение временного масштаба графиков (дни, часы и минуты);

· просмотр тенденций курсов валют и перечня действующих сообщений в заданный момент времени;

· просмотр и исследование всего перечня сообщений в приложении;

–  –  –

· отсечку прекративших действие сообщений.

FECM апробировался в течение более полугода на нескольких валютах. Отдельный фрагмент результатов апробации для EUR представлен ниже.

Дата осуществления прогноза: 13.09.99.

Период прогнозирования: 13.09.99 – 17.09.99

–  –  –

Универсальный решатель экспертноаналитических задач прогнозирования, оценки и классификации (Expert Professional) "ExPro-2000" V.1.0.

Приложение предназначено для решения экспертно-аналитических задач прогнозирования, оценки и классификации состояния сложных систем в условиях неопределенности (отсутствия приоритетов и терминологии, которое устоялось, слабой структуризации задач, неточности, недоопределенности, нечеткости исходной информации).

Оно ориентировано на широкий круг высококвалифицированных аналитиков (экспертов), исследующих состояние и поведение сложных систем различной природы.

Приложение разработано как автономная программа и функционирует на IBM-совместимых компьютерах под управлением Windows’95 (NT) и выше.

В основу приложения положена нечеткая технология (Fuzzy technology), которая является авторской разработкой и собственностью компании «ИНЭКС».

Коротко о приложении.

Деятельность государственных органов и учреждений, частных компаний и отдельных должностных лиц различного уровня зачастую непосредственно связана с необходимостью решения определенного круга задач. Наиболее яркими примерами могут быть задачи управления ресурсами (запасами, закупками), прогнозирования общего состояния экономики, ее частных составляющих (инвестиционного климата, поступлений в бюджет, маркетинговой ситуации и т.д.), оценки различных вариантов и схем

–  –  –

(внешнеэкономических операций, коммерческих сделок, лечения пациентов). Этот перечень может быть продолжен и далее.

Не смотря на принципиальные различия перечисленных задач, все они имеют одну общую черту – это аналитические задачи, для решения которых, как правило, имеется лишь неполная, неточная информация. В силу различного рода причин, для решения аналитических задач исследователь не всегда может привлечь достаточное количество информации требуемого качества. Это вызвано, например, или просто отсутствием физических датчиков для измерения (например, уровня странового риска) или неприемлемой ценой измерения требуемых параметров. Однако вместо традиционного датчика в таких случаях может быть задействован компетентный сотрудник – эксперт, стоимость съема информации с которого не является столь высокой. Остается лишь правильно поставить вопросы, получить ответы и правильно их обработать.

Если формулировка вопросов определяется содержанием и спецификой решаемой прикладной задачи, то их обработка подчинена некоторым общим правилам, не зависящим от нее. В силу этого возможно нахождение некоего общего конструктива обработки, обеспечивающего решение разнообразных по природе задач на единых принципах и подходах. В качестве такого конструктива и выступает приложение Expert Professional - 2000. Оно является достаточно сложным и, в определенных рамках, универсальным инструментом для аналитиков. Приложение по своим возможностям объединяет другие приложения – разработки компании «ИНЭКС» практически все задачи, которые решаются ими, могут быть решены с помощью ExPro – 2000.

Общая структура ExPro – 2000.

Общая структура ExPro – 2000 показана на рисунке П6.

Она включает в себя три основные составляющие:

· концептуальную модель предметной области прикладной задачи или базу знаний;

–  –  –

База знаний является стержнем ExPro – 2000. Она является представлением аналитика о структуре понятий прикладной задачи и их взаимосвязи. Это формализованное знание аналитика о предметной области или система его предпочтений. Например, если речь идет о задаче оценки инвестиционного климата, то концептуальная модель определяет, что такое инвестиционный климат, какие составляющие включает это понятие и как они соотносятся друг с другом. Как правило, база знаний имеет собой структуру, подобную иерархии.

«Наверху» располагаются понятия наиболее общего плана, «ниже» понятия, детализирующие их. Говорят, что одни понятия определяются через другие. Хотя в принципе структура базы знаний может быть произвольна. Накладывается лишь одно ограничение – понятие не может быть определено через само себя.

Самые «нижние» понятия, которые не определяются через другие, собственно и являются вопросами к экспертам. Это то, что должно быть понятно экспертам без утомительных пояснений. Совокупность

–  –  –

«нижних» понятий характеризует объект из предметной области и, поэтому, называется характеристиками объекта. Характеристика при необходимости может быть числовой, например, объем государственных инвестиций в легкую промышленность. В ExPro – 2000 числовые характеристики могут задаваться непосредственно в виде нечеткого числа или рассчитываться программным путем с помощью нечеткого числового процессора, который использует высокоуровневый язык программирования Fuzzy Basic, разработанный компанией «ИНЭКС».

Объектов из предметной области может быть несколько.

Применительно к задаче оценки инвестиционного климата, в качестве объектов могут выступать различные государства (Украина, Россия, Германия и т.д.).

Оценивая характеристики, эксперты формируют оценки объектов из предметной области. Это те экспертные оценки (измерения), которые подлежат дальнейшей обработке.

И база знаний, и оценки объектов находятся под влиянием внешних факторов, сила и состав которых меняется во времени. Эти факторы по отношению к текущему моменту времени разделяются на факторы прошлого и будущего. Отображением факторов прошлого являются различного рода статистические данные. Они могут использоваться для задания числовых характеристик объектов. Факторы будущего отражают взгляды аналитика на динамику базы знаний (своей системы предпочтений) и оценок объектов из предметной области.

Факторы будущего могут иметь различную физическую природу, но их влияние описывается рядом общих параметров. Естественно, то влияние отдельного фактора не сразу набирает силу и сразу ее теряет.

Модель временного влияния показана на рисунке П7.

–  –  –

Такое представление позволяет моделировать достаточно широкий спектр возможных вариаций изменения влияния факторов будущего во времени. Кроме того, каждый фактор характеризуется своей важностью и возможность возникновения.

Порядок решения экспертно-аналитических задач.

Решение экспертно-аналитических задач осуществляется рядом хорошо зарекомендовавших себя авторских алгоритмов. Их работа в целом заключается в сведении характеристик каждого оцененного экспертами объекта к системе «верхних» (интегральных) понятий базы знаний и получении, таким образом, их интегральных оценок.

Если база знаний и оценки объектов статичны (нет факторов будущего), имеет решение задачи оценки. Если задано влияние факторов будущего на базу знаний или/и оценки объектов, имеем решение задачи прогноза. Если объектов несколько, ExPro – 2000 позволяет сгруппировать их в контексте (в смысле), задаваемом базой знаний.

Каждый шаг работы алгоритмов документируется и может быть использован для анализа и пояснений.

Особым является тот факт, что разрешение задач прогнозирования, оценки и классификации, которые имеют различную математическую

–  –  –

природу, осуществляется на единой основе - концептуальной модели предметной области (базе знаний).

Для примера рассмотрим решение задачи оценки инвестиционного климата в Украине. Приведенные ниже данные и результаты могут рассматриваться только как демонстрационные.

Для данной задачи была создана структура базы знаний, которая представлена в таблице.

–  –  –

12 Количество приватизируемых объектов в год 13 Количество незанятого населения 14 Количество предприятий малого и среднего бизнеса 15 City AV – индекс фондового рынка 16 Сальдо бюджета от продажи государством ценных бумаг 17 Состояние законодательной базы 18 Финансово-экономические события 19 Политические события Фрагмент структуры базы знаний представлен на рисунке П8 (малиновым цветом показаны числовые характеристики).

–  –  –

Для каждой из характеристик были определены множества допустимых значений, например, для характеристики «Состояние законодательной базы»:

· благоприятное;

· в целом благоприятное;

· нейтральное;

· не благоприятное.

Были заданы отношения между перечисленными понятиями в том смысле, чтобы база знаний описывала наиболее благоприятный инвестиционный климат. Именно в этом понимании и будет трактоваться интегральная оценка инвестиционного климата: 1 – благоприятный, 0 – не благоприятный.

Далее была произведена оценка характеристик инвестиционного климата, где каждая из характеристик получила свое значение. Также был определен фактор, отражающий общие экономические изменения и реформы в государстве. Его действие проявилось во влиянии на характеристики климата, начиная со следующего года.

В результате была получена интегральная оценка текущего состояния инвестиционного климата (соответствующая времени 0 на рисунке П9), а также прогноз ее изменения в последующие 4 года.

Здесь показаны только основные возможности приложения ExPro – 2000, что обусловлено ограниченным объемом работы. Однако даже этого достаточно, чтобы увидеть широкие возможности приложения как универсального инструмента аналитика.

–  –  –

Авторы успешно апробировали приложение на решении более чем 40 аналитических задач из самых различных предметных областей: от военного дела и экономики до медицины. Его использование позволяет не только решать ранее не решаемые задачи, но и совершенствоваться аналитикам в профессиональном плане, глубже проникать в природу вещей и процессов.

–  –  –

Приложение анализа и выбора маркетинговых решений "МаркетЭффект" в составе системы автоматизации учета и управления предприятиями FinExpert Приложение МаркетЭффект предназначено для поиска эффективных маркетинговых решений коммерческими и государственными предприятиями среднего и крупного масштаба в сфере производства, торговли, оказания услуг. Оно ориентировано на персонал управления предприятием, а также руководящий состав и специалистов служб маркетинга и сбыта предприятий, принимающих участие в выработке стратегии действий предприятия на рынке.

Приложение функционирует в составе системы FinExpert и построено на базе нечеткой технологии (Fuzzy technology). Это позволяет использовать не только точные данные о состоянии рынка, но и учитывать неполные, неточные сведения и предположения о его развитии.

Приложение ориентировано на задачи, связанные как с продвижением (продажей) товаров на рынок, так и закупками сырья, материалов, энергоресурсов и т.п.

Приложение МаркетЭффект обеспечивает решение следующих практических задач:

1. Анализ рынка.

2. Анализ и прогноз продаж (покупок).

3. Прогнозирование эффективности и рисков.

4. Планирование и анализ маркетинга.

5. Поиск эффективных схем и стратегий.

–  –  –

Приложение МаркетЭффект позволяет решать эти задачи на общей идеологической и инструментальной основе.

Учетные данные по объемам продаж (покупок), накапливаемые системой FinExpert, служат исходной точкой для анализа рынка (спроса, предложения, цен). Если товар является новым для предприятия, МаркетЭффект позволяет провести анализ на основе косвенных данных из других источников. Не исключаются также и предположения пользователя.

Однако состояние рынка подвержено динамическим изменениям под воздействием множества факторов, которые зависят от сектора рынка, активности конкурентов, макроэкономических явлений и процессов, предпочтений покупателей и т.д. Факторы также могут оказывать влияние на величины постоянных и переменных издержек предприятия, изменяя тем самым равновесие в секторе рынка.

Предприятие тоже не является пассивным наблюдателем. В первую очередь оно определяет наиболее эффективную ценовую политику.

Оно также может проводить ряд отдельных маркетинговых мероприятий по изменению ситуации в свою пользу либо по компенсации воздействия негативных факторов. Эти мероприятия могут быть объединены и согласованы между собой в целостные маркетинговые стратегии.

За счет учета текущего состояния рынка, а также факторов, маркетинговых мероприятий и стратегий определяются возможные (прогнозируемые) объемы продаж (покупок) товаров и услуг, что позволяет определить эффективность и риски деятельности предприятия в будущем.

Для оптимизации принимаемых решений на предприятии проектируются альтернативные схемы и стратегии, влияющие на

–  –  –

изменение эффективности и рисков конкретно анализируемого проекта, и проводятся соответствующие расчеты с учетом прогнозного изменения рыночной ситуации. На основании полученных решений в соответствии с определенной системой предпочтений, отвечающей потребностям предприятия, осуществляется оценка альтернативных схем и стратегий и выбор наиболее эффективного решения.

Приложение МаркетЭффект в совокупности с другими приложениями системы FinExpert обеспечивает аналитическую поддержку и оперативное решение указанных выше задач. Обобщенная схема решения маркетинговых задач показана на рисунке П10.

Постоянные и переменные издержки, налоги

–  –  –

В основе приложения МаркетЭффект лежит микроэкономическая модель рынка, которая включает в себя:

· кривую спроса;

· кривую предложения.

Микроэкономическая модель рынка локализуется относительно сегмента рынка, типа рынка (сырья, конечной продукции и т.д.), вида

–  –  –

товара (группы товара), временного интервала действия модели (год, месяц, квартал, и т.д.) и других признаков.

Кроме получения значений показателей эффективности деятельности предприятия, на базе микроэкономической модели рынка могут определяться ряд дополнительных маркетинговых данных:

· рыночное равновесие;

· дефицит;

· избыток;

· эластичность спроса по ценам, по доходам и перекрестная.

Использование Fuzzy-технологии позволяет получать не точные прогнозные значения величин, а их диапазоны в соответствии с определенной долей уверенности. Поэтому пользователь приложения всегда имеет возможность оценить степень риска как анализируемого проекта в целом, так и его отдельных показателей.

В качестве примера задачи, которая решается приложением МаркетЭффект предлагается рассмотреть гипотетический проект ввода на рынок линейки новых товаров.

–  –  –

г) Ставка дисконта составляет около 20%.

д) Налогообложение учитывается как налог на прибыль в размере 32%.

2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ На основе анализа наиболее ожидаемых макро- и микроэкономических факторов спрогнозировать значения показателей эффективности проекта на период 1999 – 2004 гг.

3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ Как показал анализ, наиболее ожидаемыми макроэкономическими факторами, которые могут влиять на ввод линейки новых товаров

–  –  –

являются факторы, связанные с изменением доходов потребителей вследствие:

· наличия кризисных явлений в экономике;

· изменения уровня странового риска.

Учет изменения доходов потребителей в микроэкономической модели осуществляется посредством интегральной корректировки уровня спроса, значения которой представлены в таблице и на рисунке П12 ниже.

–  –  –

Анализ микроэкономической ситуации в рассматриваемом секторе рынка показал, что к наиболее ожидаемым факторам микроэкономического характера следует отнести факторы:

–  –  –

· замещения линейкой новых товаров уже существующих на рынке товаров;

· изменением потребительских предпочтений вследствие того, что вводимые товары по качеству выше существующих.

–  –  –

В соответствии с действием факторов была скорректирована микроэкономическая модель, на которой затем получены потоки:

· продаж;

· затрат;

· доходов, а также рассчитаны значения показателей эффективности проекта:

· чистая приведенная прибыль - отрицательная;

· срок окупаемости - ноль;

· внутренняя ставка рентабельности - ноль.

Таким образом, базовый вариант реализации проекта экономически не эффективен. Основной причиной явилось неблагоприятное влияние макроэкономических факторов.

–  –  –

Тогда было принято решение об изменении условий реализации проекта по двум направлениям:

· проведение мероприятий, повышающих предпочтения потенциальных покупателей;

· выработка наиболее рациональной ценовой политики.

В процессе решения были выработаны и рассмотрены несколько различных вариантов сочетаний маркетинговых мероприятий и ценовой политики. В результате было принято решение о предоставлении покупателям ряда дополнительных услуг, требующих некоторых затрат, но и повышающих качество предлагаемого товара.

Влияние таких услуг на кривую спроса отражено в таблице.

Влияние ввода дополнительных услуг на смещение кривой спроса 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г.

Также было определено, что наиболее рациональной ценовой политикой является политика скидок на начальном этапе ввода линейки новых товаров на рынок, характеристика которой приведена в таблице. Использование скидок позволит скомпенсировать неблагоприятное влияние макроэкономических факторов, основная часть которого приходится на 1999 – 2000 гг.

–  –  –

Как видно, неавтоматизированное решение подобных задач весьма трудоемко. Оно связано с необходимостью учета ряда неточных косвенных данных, неопределенности относительно факторов будущего, просчета нескольких вариантов реализации проекта и т.д.

Использование приложения МаркетЭффект позволит существенно сократить временные и интеллектуальные затраты на проведение маркетинговых исследований, повысить точность и адекватность прогноза экономической эффективности результатов деятельности предприятия.

–  –  –



Похожие работы:

«"Реализация Программы воспитательной компоненты в нашем образовательном учреждении: развитие лидерского потенциала учащихся" Шуленина Ольга Владимировна, заместитель директора по воспитательной работе Добрый день, уважаемые коллеги! В качестве эпиграфа к своему выступления выбра...»

«МИНИСТЕРСТВО НА РЕГИОНАЛНОТО РАЗВИТИЕ И БЛАГОУСТРОЙСТВОТО Главна дирекция “Програмиране на регионалното развитие” ОПЕРАТИВНА ПРОГРАМА “РЕГИОНАЛНО РАЗВИТИЕ” 2007-2013 София, март 2007 г. Оперативна програма “Регионално развитие” 2007-2013 Март 2007 г. СЪДЪРЖАНИЕ 1. КОНТЕКСТ _ 6 1.1. Увод 6 1.2. Процес на програмиран...»

«ШЕСТЬ ПАРАМИТ. ЛЕКЦИЯ 8. Я рад видеть вас сегодня. Настройтесь слушать учение с правильной мотивацией. Сначала небольшие советы, а затем мы продолжим учение по шаматхе. Один великий мастер сказал, что жизнь проходит так же быстро, как вспышка молнии. Также нашу жизнь можно уподобить падающему со скалы потоку воды. Процесс перер...»

«СОДЕРЖАНИЕ Исследования Ю. Д. Апресян. Правила взаимодействия значений и словарь В. С. Храковский. Аспектуальные тройки и видовые пары А. Н. Баранов. Метафорическая модель ФАУНЫ в политическом дискурсе эпохи перестройки И. В. Нечаева.Мотивированность иноязычных заимствований: орфографический аспект проблемы Ф....»

«УДК 618.14-005-055.25:577.175.6 ОРИГІНАЛЬНІ­­ДОСЛІДЖЕННЯ Український­журнал­дитячої­ендокринології.—­ISSN­2304005X.—­2015.—­№­3—4.—­С.­31—35. Гормонально-метаболический статус при пубертатных ремитирующих маточных кровотечениях С.А. Левенец, О.Г. Верхошанова, Д.А. Кашкалда ГУ "и...»

«ЗАКЯТ И ЕГО МЕСТО В ИСЛАМЕ Кулиев Э. Р. Во имя Аллаха Милостивого, Милосердного! ПРЕДИСЛОВИЕ Хвала Аллаху, Господу миров, мир и благословение Пророку Мухаммаду, его семье и всем сподвижникам! Закятом называется обязательная выплата части имущества определенным категориям людей в определённое время в соответстви...»

«СМОЛ Е Н С К 1Я T Й. ВыхО'Дятъ два раяа въ | W rl* jl Цна годовому ивдишю мсяцъ. j cjvl® 4 р у б. 50 коп. Ж тС г* о т д 'ь л ъ с = г = " = г " т з ; х ^ 5.: п : ы ш ь й. х Высочайшее повелше. Государь Императоръ, въ 3 -й день и стекш аго ш н я, Вы­ с о ч а й ш е п о вел ть соизволилъ: в ы з в а т ь в ъ С.-П е т е р б у р г ъ, цля п р и...»

«168 Внешность мифологических существ: славянские параллели Любинко Раденкович 2009, The appearances of mythological beings/. Mythological creatures may appear in anthropomorphical, zoomorphical, “zero-morphical” forms; there exist also some mixed images of their appearance. Often the same creature, dep...»

«От понимания локальных конфликтов к использованию возможностей развития. Разработка и внедрение в учебный процесс модулей, посвященных исследованию конфликтов Материалы к первой рабочей встрече экспертов в Берлине, 23-24 января 2011 года Берлин, 2011 Огл...»

«ОВЕН ПЛК323-ТЛ Руководство по эксплуатации Руководство по программному обеспечению Оглавление Введение 1. Системное ПО 2. Параметрирование с помощью EnLogic 2.1. Настройка протоколов обмена со счетчиками 2.2. Настройка задачи ведения архива ПЛК323-ТЛ 2.3. Настройка канала...»

«ТЮКАВКИН Н.М. БАНКОВСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ РОССИИ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ В статье рассмотрены вопросы становления и развития банковской системы в Российской Федерации. В работе приведены принципы функционирования, цели...»

«ЧЕЛОВЕК СООБЩЕСТВО УПРАВЛЕНИЕ Научно-информационный журнал Том 16 № 4 · 2015 ЧЕЛОВЕК СООБЩЕСТВО УПРАВЛЕНИЕ Научно-информационный журнал Согласно ФЗ от 29.12.2010 №436-ФЗ журнал относится к категории информационной продукции для...»

«Утвержден повторно "04" марта 2016 г. Правлением АКИБ "ОБРАЗОВАНИЕ" (АО) (указывается орган кредитной организации эмитента, утвердивший ежеквартальный отчет по ценным бумагам) Протокол № б/н от "04" марта 2016 г. ЕЖЕКВАРТАЛЬНЫЙ ОТЧЕТ АКЦИОНЕРНЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ ИННОВАЦИОННЫЙ БАНК "ОБРАЗОВАНИЕ" (акцио...»

«Н. М. Давыдова Бедность и проблемы реформирования социальной политики Электронный ресурс URL: http://www.civisbook.ru/files/File/Bednost_reforms.pdf Перепечатка с сайта Института социологии РАН http://www.isras.ru/ 4. Бедность и проблемы реформирования социальной политики Основны...»

«Научный журнал КубГАУ, №89(05), 2013 года 1 УДК 004.932.2 UDC 004.932.2 АСПЕКТЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ASPECTS OF PRACTICAL USE OF COLOR ПРИМЕНЕНИЯ ЦВЕТОВОГО РАЗЛИЧИЯ DIFFERENCE FOR RECOGNITION AND ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ И ВЫДЕЛЕНИЯ SELECTION OF BOUNDARY LINE ON ГРАНИЦ ИЗОБРАЖЕНИЙ IMAGES Малыхина Мария Петровна Ma...»

«СОДЕРЖАНИЕ: ВВЕДЕНИЕ 1. НАУЧНО-ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ТВОРЧЕСТВА.6 1.1. Содержание понятий "творчество" и "креативность" 1.2. Особенности развития креативности в младшем школьном возрасте.10 1.3. Система творческих заданий как основа для развития креативности.15 2....»

«Руководство ГЕА для процессов панировки engineering for a better world GEA Food Solutions Содержание ГЕА ФУД СОЛЮШНЗ 3 ВВЕДЕНИЕ 4 ФАКТОРЫ ПАНИРОВКИ 5 ВЫБОР СЫРЬЯ 6 ПАНИРОВОЧНЫЕ СИСТЕМЫ...»

«ГУМАНИТАРИЙ ЮГА РОССИИ СОЦИАЛЬНО-ПОЛИТИЧЕСКИЕ И ЭТНИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ НА ЮГЕ РОССИИ УДК 304.3 Ф.А. Барков, Fedor A. Barkov, А.В. Сериков Anton V Serikov ЭТНОИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ PATRIOTIC CONSCIOUSNESS ФАКТОРЫ OF YOUTH OF THE МЕЖНАЦИОНАЛЬНЫХ ROSTOV REGION ОТНОШЕНИЙ В КОНТЕКСТЕ МИГРАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В РОСТОВСКОЙ О...»

«УДК 323 А.Ю. Лебедев, К.В. Тугушов, Ю.Н. Рейхов АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЕЙСТВИЙ ГРУППИРОВКИ МЧС РОССИИ В АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЕ В статье рассматриваются основные задачи и проблемные вопросы подготовки кадров по направлению "Техносферная безопасность" в Академии для обеспечения...»

«CMT300 Универсальное шипорезное приспособление инструкция Содержание Стр.1. Комплектация  2 2. Сборка шипорезного приспособления CMT300 3 3. Подготовка фрезера 4 4. Использование шипорезного приспособления CMT300 со штатным шаблоном 5 CMT300-T128 5. Работа с шаблоном...»

«Муниципальное автономное образовательное учреждение Средняя общеобразовательная школа №36 Творческий проект на тему: Владимир 2014 МАОУ СОШ №36 г.Владимир, ул. Добросельская 179-а Содержание. Наименование. Страницы.1...»

«УТВЕРЖДАЮ генеральный директор ЗАО "МВК по взрывному делу" при Академии горных наук Ю.В. ГОРЛОВ ""_2008 г. АКТ испытаний по проверки надёжности срабатывания серийных автоматических систем взрывоподав...»








 
2017 www.doc.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - различные документы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.